Função principal e detalhes funcionais da Caixa de entrada do agente
Como centro de interação humano-computador do LLManager, o Agent Inbox assume três funções principais:
1. centro de decisões de aprovação
- VisualizaçãoApresentação de recomendações de aprovação geradas por IA e cadeia completa de raciocínio
- painel de operaçãoBotões de operação de três estados para aprovação/modificação/rejeição: Forneça botões de operação de três estados para aprovação/modificação/rejeição.
- retrospecto histórico:: A correlação mostra a disposição de casos históricos semelhantes
2. interface de treinamento do modelo
- aprendizado com menos amostrasOs resultados da modificação manual são depositados automaticamente na biblioteca de amostras de treinamento.
- Acionador de reflexãoAtivar o processo plan_reflection ou full_reflection com diferentes modificações.
- Avaliação KanbanDemonstrar a análise das diferenças entre as previsões do modelo e a tomada de decisão manual
3. terminais de configuração do processo
- Gerenciamento de assistentesSuporte para vincular/trocar instâncias de assistentes para diferentes cenários de aprovação
- Ajustes de regrasCritérios de aprovação e critérios de rejeição podem ser atualizados em tempo real.
- Mudança de modelo: alterar o LLM subjacente sem reiniciar o serviço
Processo de interação típico: os usuários acessam o serviço por meio de dev.agentinbox.ai → visualizam as sugestões de IA → consultam casos semelhantes → selecionam o tipo de operação (preenchem o motivo da alteração quando a modificação é necessária) → o sistema aciona automaticamente o mecanismo de aprendizagem subsequente.
Essa resposta foi extraída do artigoLLManager: uma ferramenta de gerenciamento que combina aprovações de processos automatizados inteligentes com auditorias humanasO
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