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原文作者：Microsoft Research
在构建能够与环境进行长期交互的智能体时，一个常见的挑战是如何让它们知道何时需要等待、何时需要监控环境的变化，以及何时需要采取行动。许多当前的AI智能体设计侧重于一步到位的决策或短期的规划，但在需要时间延迟或外部反馈的任务中往往表现不佳。
等待、监控与行动：构建更智能的代理
我们（微软研究院的团队）正在研究如何让智能体更好地处理需要“等待”和“监控”的场景。在现实世界中，许多任务不是即时完成的，而是需要持续观察环境直到满足特定条件才触发下一步操作。例如，等待网页加载完成、等待文件上传、或者等待用户输入。
传统的智能体在面对这种不确定性时，可能会陷入无限循环地检查状态，或者过早地执行下一步，导致任务失败。
“告诉我”机制的设计
为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的范式，可以概括为“告诉我”（Tell Me When）。这个机制的核心思想是：
- 明确的等待指令： 智能体不应该盲目地猜测何时可以继续，而是需要一个明确的机制来表达“我需要等待一个条件满足”。
- 条件监控： 一旦进入等待状态，智能体需要有效地监控相关的环境信号。
- 触发式行动： 只有当预设的条件被满足时，系统才会“告诉”智能体可以继续执行下一个行动。
这种方法将“等待”视为一种可管理的、可预测的状态，而不是一个需要智能体不断消耗计算资源的模糊任务。
应用场景和优势
这种“告诉我”的架构在需要与外部系统或用户进行异步交互的场景中尤其有用。我们发现，通过明确区分“行动阶段”和“监控/等待阶段”，智能体的鲁棒性得到了显著提高。
具体来说，我们关注了以下几类任务：
- 网页自动化： 智能体需要等待特定元素出现在DOM中，或者等待动画播放完毕。
- 文件系统操作： 智能体需要等待大型文件下载或处理完成。
- 用户交互： 智能体需要等待用户确认或输入特定数据。
通过这种设计，我们希望构建的智能体不仅能高效地执行已知的任务序列，还能在复杂的、非确定性的环境中表现出更高级的适应能力和可靠性。
这项工作是迈向构建真正能够自主运作的、面向计算机使用的AI代理的关键一步。
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