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Scouts: 能主动监测网页变化的“数字员工”，来自 @yutori_ai 团队 核心理念：从“被动响应”转向“主动协作” 🤖 传统的 AI 智能体通常是响应式的，且难以处理长周期、高复杂度的任务。Scouts 的目标是建立一个主动式、多智能体的系统，使其能够持续运行数周甚至数月，同时维持高质量的输出并控制成本。 技术架构的关键组成部分 🛠️ 为了解决单一模型在处理超长上下文和复杂任务时的局限性，Yutori 采用了“分而治之”的策略。 · 多智能体分工：使用一个“协调者”：指挥多个“子智能体”。协调者负责全局逻辑，子智能体负责特定工具调用。这避免了上下文溢出，并能针对不同子任务选择性价比最高的情境模型。 · 意图增强：协调者会将用户模糊的需求转化为高度结构化、带有约束条件的指令。实验证明，增强后的指令能将搜索结果的召回率提升一倍以上，且输出更精确。 · 工具分级调用：智能体被教导根据工具的“成本、速度、可靠性”进行排序。比如，先用低成本的 Google 搜索做侦察，只有在确认有价值后才调用昂贵且缓慢的浏览器自动化工具。 · 持久性与重试：在社交媒体等高波动平台，API 经常报错。架构中内置了重试机制，要求智能体在失败时尝试不同的查询策略或工具组合，而非直接放弃。 解决“记忆漂移”与真实性挑战 文章特别分享了两个在长期任务中容易被忽视的陷阱，以及他们的应对方案： 1. 报告档案的关键词搜索 传统的做法是直接将之前的报告粘贴到上下文，但这会导致“可用性偏差”，使智能体过度关注旧信息而忽视全局。Yutori 建立了一个可搜索的报告档案，通过迭代的关键词匹配来提取相关片段，从而在不污染上下文的情况下保持长久记忆。 2. 批判性事实核查 网页内容充满噪音和偏见。Scouts 被赋予了质疑精神，它会跨源验证声明，评估来源的可信度，避免因社交媒体的夸张言辞或搜索摘要的截断而产生误判。 用户反馈的闭环系统 Scouts 的进化不仅仅依赖于算法，还依赖于用户。系统支持用户在报告的行、篇章或整体行为层面提出反馈。这些反馈会被转化为可检查、可编辑的准则，作为未来运行的输入。这意味着系统会随着时间的推移，越来越契合用户的个人偏好。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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Year in Review shows what a “first class” app experience could look like inside ChatGPT It’s sophisticated and interactive UI that utilizes the Memory layer…feels reminiscent of WeChat Mini apps I hope third party developers can eventually build like this on the platform!
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