與您的新AI電子郵件助理見面，由Langchain提供支持-Analytics Vidhya

2024年見證了AI智能代理的飛速發展。這些系統正日益融入我們的生活，提升效率，簡化流程。從撰寫郵件到管理工作流程，AI代理不再是遙遠的未來概念，而是切實可行的現實。然而，隨著AI代理的普及，一個問題隨之而來：我們是否充分利用了它們的潛力？

環境感知型AI代理即將改變這一現狀。與傳統的聊天機器人不同，環境感知型代理在後台默默運行，只有在發現重要事件或需要用戶輸入時才會介入，從而最大限度地節省您的時間和精力。

LangChain邁出了關鍵一步，推出了基於LangGraph的AI郵件助手。在深入探討細節之前，讓我們先了解一下環境感知型代理的獨特之處及其未來發展前景。

?AI郵件助手代理

我們今天發布了一個開源的AI郵件助手代理，該代理已在內部使用六個月

我們還發布了一個免費的託管版本

這是我們稱之為“環境感知型代理”的新型用戶體驗範例中的第一個代理

? pic.twitter.com/b3ozXDnm6t

— LangChain (@LangChainAI) January 14, 2025

聊天機器人的不足之處

目前大多數AI應用遵循一種熟悉的模式：打開聊天窗口，輸入信息，等待回复。雖然這種方法易於實現，但也存在一些明顯的局限性：

1. 交互負擔過重: 每次需要處理事務都必須主動發起對話，這增加了不必要的摩擦，浪費時間。
2. 一次只能處理一項任務: 聊天機器人一次只能處理一個對話，難以擴展其實用性。
3. 錯失良機: 由於它們依賴於用戶主動發起交互，因此無法主動識別或處理重要事件。

這就是環境感知型代理的優勢所在。

什麼是環境感知型代理？

環境感知型代理顛覆了傳統聊天機器人的模式。它們不會等待用戶發送消息，而是監聽事件流（例如收到的郵件、日曆更新或系統通知），並據此採取行動。它們的設計目標是：

1. 無需持續輸入即可運行: 它們無需用戶主動發起對話，可在後台自主運行。
2. 同時處理多個任務: 與聊天機器人不同，環境感知型代理可以同時處理多個工作流程，擴展其實用性。

但關鍵在於：環境感知型代理並非完全自主。它們的設計是會在關鍵時刻與用戶互動，確保用戶始終保持控制權。

人機協同：成功的秘訣

成功環境感知型代理的關鍵在於人機協同交互。這意味著代理不會自行採取行動，它知道何時通知、詢問或與用戶核實。其工作原理如下：

1. 通知: 代理標記重要事件，但不採取行動。例如，它可能會突出顯示收件箱中需要您簽名的合同。
2. 提問: 代理請求您的輸入以繼續執行。這就像虛擬助手詢問：“您是否要回复此事件？”
3. 審核: 代理提出一個行動方案，但等待您的批准。例如，它可能會起草一封郵件，並要求您在發送前審核。

這種方法具有三大優勢：

• 風險降低: 通過要求人工批准關鍵操作，環境感知型代理降低了出錯的風險。
• 建立信任: 模仿人類溝通模式使這些代理更像合作夥伴而不是工具。
• 支持學習: 代理可以隨著時間的推移從用戶的反饋中學習，更好地適應用戶的偏好。

什麼是Agent收件箱？

LangChain早期面臨的挑戰之一是如何管理與環境感知型代理的交互。 Slack是第一個測試平台，但很快發現Slack通知並非處理代理通信的最佳方式。消息很容易被淹沒，而且界面並非針對來回反饋進行優化。

為了解決這個問題，LangChain構建了Agent收件箱——一個專門用於與環境感知型代理交互的界面。您可以將其視為電子郵件收件箱和客戶支持工單系統的混合體。它在一個地方組織所有代理交互，方便跟踪未完成的任務並提供反饋。

如何使用LangChain AI郵件助手？

為了將這些想法付諸實踐，LangChain構建了一個AI郵件助手，該助手已在內部使用六個月。如果您最近收到過LangChain的郵件，那麼很有可能就是這個助手起草的。如果您想知道如何使用此郵件助手，請觀看此視頻：

LangChain已將此助手提供給所有人：作為免費託管服務和開源項目。無論您是想試用它還是構建自己的版本，LangChain都能滿足您的需求。

資源：

• 代碼
• 博客文章
• 使用說明

環境感知型代理的未來

環境感知型代理代表了AI交互的新範式：它優先考慮效率、可擴展性和人機協作。通過超越聊天窗口並進入後台，這些代理有可能改變我們工作、溝通和管理時間的方式。

LangChain處於這一轉變的最前沿，並且隨著團隊不斷改進這種方法。讓我們看看人們如何使用這個工具！畢竟，最好的AI代理不僅僅是工具，它們是合作夥伴。而有了環境感知型代理，這種夥伴關係變得更加智能。

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