Rencontrez votre nouvel assistant par e-mail AI, propulsé par Langchain - Analytics Vidhya

2024 a été témoin du développement rapide des agents intelligents de l'IA. Ces systèmes sont de plus en plus intégrés dans nos vies, améliorant l'efficacité et simplifiant les processus. De la rédaction d'e-mails à la gestion des flux de travail, les agents de l'IA ne sont plus un concept futur lointain, mais une réalité pratique. Cependant, avec la popularité des agents de l'IA, une question suit: profitons-nous pleinement de leur potentiel?

Les agents de l'IA conscients de l'environnement sont sur le point de changer cette situation. Contrairement aux chatbots traditionnels, les agents sensibles à l'environnement s'exécutent silencieusement en arrière-plan et n'interviendront que lorsque d'importants événements sont découverts ou que des entrées utilisateur sont nécessaires, ce qui vous permet de gagner du temps et de l'énergie dans la plus grande mesure.

Langchain fait une étape clé pour lancer un assistant par e-mail AI basé sur Langgraph. Avant de plonger dans les détails, comprenons d'abord le caractère unique des agents respectueux de l'environnement et de leurs perspectives de développement futures.

? AI de l'agent d'assistant par courriel AI

Nous avons publié aujourd'hui un agent d'assistant de messagerie Open Source AI, qui est utilisé depuis six mois en interne

Nous avons également publié une version hébergée gratuite

Il s'agit du premier proxy d'un nouveau paradigme d'expérience utilisateur que nous appelons "Agents Aware-Aware"

?

- Langchain (@langchainai) 14 janvier 2025

Les lacunes des chatbots

La plupart des applications d'IA suivent actuellement un modèle familier: ouvrez une fenêtre de chat, entrez des informations et attendez une réponse. Bien que cette méthode soit facile à mettre en œuvre, il existe des limites évidentes:

1. La charge d'interaction est trop lourde : Chaque fois que vous devez gérer une transaction, vous devez lancer une conversation, ce qui augmente les frictions inutiles et les pertes de temps.
2. Gérer une seule tâche à la fois : Un chatbot ne peut gérer qu'une seule conversation à la fois, ce qui rend difficile l'élargissement de son utilité.
3. a raté l'opportunité : Parce qu'ils comptent sur les utilisateurs pour initier des interactions actives, ils ne peuvent pas identifier ou traiter activement des événements importants.

C'est l'avantage des agents sensibles à l'environnement.

Qu'est-ce qu'un agent sensible à l'environnement?

Les agents sensibles à l'environnement renversent le modèle de chatbot traditionnel. Au lieu d'attendre que l'utilisateur envoie des messages, il écoute le flux d'événements (comme le courrier reçu, les mises à jour du calendrier ou les notifications système) et prendre des mesures en fonction de celle-ci. Leurs objectifs de conception sont:

1. Exécuter sans entrée continue : Ils peuvent s'exécuter indépendamment en arrière-plan sans que l'utilisateur ne lance activement une conversation.
2. Traiter plusieurs tâches simultanément : Contrairement aux chatbots, les agents sensibles à l'environnement peuvent gérer plusieurs flux de travail simultanément, en étendant leur utilité.

mais la clé est: l'agent sensible à l'environnement n'est pas complètement autonome. Ils sont conçus pour interagir avec les utilisateurs à des moments critiques pour s'assurer que les utilisateurs maintiennent toujours le contrôle.

Collaboration humaine-machine: The Secret to Success

La clé du succès des agents sensibles à l'environnement est l'interaction Human-Computer Collaboration . Cela signifie que l'agent n'agira pas seul et qu'il sait quand informer, demander ou vérifier avec l'utilisateur. Son principe de travail est le suivant:

1. AVIS : L'agent marque les événements importants mais ne prend aucune action. Par exemple, il pourrait mettre en évidence le contrat dans votre boîte de réception qui nécessite votre signature.
2. Posez une question : L'agent demande à votre entrée de continuer. C'est comme un assistant virtuel demandant: "Voulez-vous répondre à cet événement?"
3. Audit : L'agent propose un plan d'action, mais attend votre approbation. Par exemple, il pourrait rédiger un e-mail et vous demander de le revoir avant de l'envoyer.

Cette méthode présente trois avantages majeurs:

• Réduction des risques : Les agents sensibles à l'environnement réduisent le risque d'erreurs en nécessitant l'approbation manuelle des opérations critiques.
• Build Trust : L'imitation des modèles de communication humaine rend ces agents plus comme des partenaires que des outils.
• Soutenir l'apprentissage : Les agents peuvent apprendre des commentaires des utilisateurs au fil du temps pour mieux s'adapter aux préférences des utilisateurs.

Qu'est-ce que l'agent de réception?

L'un des premiers défis auxquels Langchain a été confronté était de savoir comment gérer les interactions avec les agents sensibles à l'environnement. Slack a été la première plate-forme de test, mais il a rapidement découvert que les notifications de Slack n'étaient pas le meilleur moyen de gérer les communications proxy. Les messages sont facilement submergés et l'interface n'est pas optimisée pour les commentaires de va-et-vient.

Pour résoudre ce problème, Langchain a construit la boîte de réception de l'agent - une interface dédiée à l'interaction avec les agents de l'environnement. Vous pouvez le considérer comme un hybride de la boîte de réception par e-mail et des systèmes de billetterie du support client. Il organise toutes les interactions d'agent en un seul endroit, ce qui facilite le suivi des tâches inachevées et fournit des commentaires.

Comment utiliser Langchain AI Email Assistant?

Pour mettre ces idées en pratique, Langchain a construit un assistant postal AI qui est en interne depuis six mois. Si vous avez reçu un e-mail de Langchain récemment, il est très probable que cet assistant l'a rédigé. Si vous voulez savoir comment utiliser cet assistant par e-mail, veuillez regarder cette vidéo:

Langchain a fourni cet assistant à tout le monde: en tant que service d'hébergement gratuit et un projet open source. Que vous souhaitiez l'essayer ou créer votre propre version, Langchain a ce que vous voulez.

Ressources:

• Code
• Articles de blog
• Instructions pour une utilisation

L'avenir des agents sensibles à l'environnement

Les agents sensibles à l'environnement représentent un nouveau paradigme pour l'interaction IA: il hiérarchise l'efficacité, l'évolutivité et la collaboration humaine-machine. En allant au-delà de la fenêtre de chat et en entrant dans le backend, ces agents ont le potentiel de changer notre façon de travailler, de communiquer et de gérer notre temps.

Langchain est à l'avant-garde de cette transition et continue d'améliorer cette approche alors que l'équipe continue de s'améliorer. Voyons comment les gens utilisent cet outil! Après tout, les meilleurs agents de l'IA sont plus que des outils, ce sont des partenaires. Et avec l'agent sensible à l'environnement, ce partenariat devient plus intelligent.

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