Hauptrolle und funktionale Details des Agentenposteingangs
Als Drehscheibe für die Interaktion zwischen Mensch und Computer in LLManager übernimmt Agent Inbox drei Hauptaufgaben:
1. das Entscheidungszentrum für die Zulassung
- VisualisierungPräsentation von KI-generierten Zulassungsempfehlungen und vollständiger Argumentationskette
- Bedienfeld: Bereitstellung von Schaltflächen mit drei Zuständen für die Genehmigung/Änderung/Ablehnung.
- historischer Rückblick:: Die Korrelation zeigt die Disposition ähnlicher historischer Fälle
2. die Schnittstelle für die Modellausbildung
- Lernen mit weniger StichprobenManuelle Modifikation: Die Ergebnisse werden automatisch in der Trainingsprobenbibliothek gespeichert.
- Reflexion Auslöserplan_reflection: Aktivieren Sie den plan_reflection- oder full_reflection-Prozess mit verschiedenen Modifikationen.
- Bewertung KanbanAnalyse der Unterschiede zwischen Modellvorhersagen und manueller Entscheidungsfindung demonstrieren
3. die Terminals der Prozesskonfiguration
- Assistentin der GeschäftsführungUnterstützung für das Binden/Wechseln von Assistenteninstanzen für verschiedene Genehmigungsszenarien
- RegelanpassungenApprovalCriteria und rejectionCriteria können in Echtzeit aktualisiert werden.
- Modellwechsel: Änderung des zugrunde liegenden LLM ohne Neustart des Dienstes
Typischer Interaktionsprozess: Nutzer greifen über dev.agentinbox.ai auf den Dienst zu → sehen KI-Vorschläge → verweisen auf ähnliche Fälle → wählen die Art der Operation aus (geben Sie den Grund für die Änderung an, wenn eine Änderung erforderlich ist) → das System löst automatisch den nachfolgenden Lernmechanismus aus.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLLManager: ein Management-Tool, das intelligente automatische Prozessgenehmigungen mit menschlichen Audits kombiniertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Rolle spielt der Agentenposteingang im LLManager? Was sind die spezifischen Interaktionsfunktionen?
