Wieloodcinkowa podróż, która mieści się w czasie i budżecie
Buduje i porównuje pełne warianty trasy zamiast optymalizować każdą rezerwację osobno.
Na czym polega ten pomysł
Buduje i porównuje pełne warianty trasy zamiast optymalizować każdą rezerwację osobno. Oddziela obserwowane fakty od wniosków, pokazuje sprzeczne dowody i dostarcza zestaw ustaleń gotowy do przeglądu zamiast nieprzejrzystej odpowiedzi.
Co zyskujesz
Mniej nierealnych przesiadek i ukrytych kosztów całej trasy.
Co zmienia agent AI
Jak wyglądało to wcześniej
Tradycyjna automatyzacja potrafiła zebrać rekordy, ale człowiek nadal musiał porównać źródła, rozstrzygnąć sprzeczności i opisać wnioski.
Co zmienia agent AI
Agent planuje research, sprawdza wiele źródeł, oddziela fakty od wniosków i zwraca raport z odnośnikami.
Kiedy agent zaczyna działać
Użytkownik podaje miejsca, daty, ograniczenia i budżet.
Dane wejściowe
- Kontekst procesu: transport, noclegi, czas przesiadek, zasady wjazdu, preferencje i koszt całkowity
- Zatwierdzone zasady, odpowiedzialność i reguły wyjątków
Jak agent działa krok po kroku
- 1
Zbiera materiały z zatwierdzonych systemów i zapisuje czas ich pozyskania.
- 2
Porównuje sprzeczne sygnały i oddziela fakty od wniosków.
- 3
Przygotowuje ranking pełnych tras z kompromisami i linkami do źródeł z cytowaniami, niewiadomymi i poziomem pewności.
- 4
Dostarcza zatwierdzony raport i zachowuje jego zestaw dowodów.
Decyzje człowieka
Po kroku 3
Osoba odpowiedzialna za proces zatwierdza ranking pełnych tras z kompromisami i linkami do źródeł.
Rezultat
- Plan podróży zatwierdzony i gotowy do rezerwacji
- Dowody, wyjątki i ślad audytowy
Zasady bezpieczeństwa
- Oznaczaj wnioski oddzielnie od obserwowanych faktów.
- Nie zamykaj dochodzenia, gdy wymagane źródła są niedostępne.
Ryzyka i zabezpieczenia
Brakujące lub nieaktualne dowody mogą dać pewne, ale niepełne ustalenie.
Pokazuj wykorzystane źródła, sprzeczności, daty danych i pytania bez odpowiedzi.
Na czym opieramy ten pomysł
Źródła pokazują, że taki scenariusz jest wykonalny. Podany zakres poprawy to punkt odniesienia, a nie obietnica wyniku.
OpenAI
Computer-Using Agent
OpenAI pokazuje agenta opartego na vision, który porusza się po zmiennych interfejsach za pomocą screenshotów, rozumowania, myszy i klawiatury.
OpenAI
New tools for building agents
OpenAI opisuje agentów łączących research w sieci, pliki, sterowanie przeglądarką, narzędzia, handoffy, guardraile i śledzone wykonanie wielu kroków.