ChatGPT 中的工作区代理：概述与构建方法

TL;DR

OpenAI 在 ChatGPT 中宣布了工作区代理，以支持依赖触发器、已定义流程和工具集成的可重复、结构化工作流，使团队能够自动化例行任务，而无需每次手动处理。

什么是代理？

代理是一种使用三部分执行任务的系统：启动代理的触发器、可能包含专门技能的流程，以及代理可以连接的工具或系统。代理最适用于可重复、结构化、基于时间或事件驱动以及基于工具的工作。它们不同于传统的确定性工作流，因为它们在指令、工具和防护栏的约束下以概率方式运行，利用模型解释上下文并做出有界决策。

代理的构成

设计工作区代理时，需要明确职责、启动条件、暂停或停止标准、可访问的工具和信息、遵循的流程以及治理规则。示例包括营销活动摘要代理（每周一上午 10 点触发，从分析工具和共享文档中提取关键绩效指标，起草需在预算变更前获得批准的建议）、产品反馈分流代理（由 Slack 表单提交触发，审查反馈、对条目进行分组、总结主题，创建草稿工单并对高优先级问题进行升级）、以及销售管道摘要代理（每个工作日上午 8 点触发，审查管道数据、标记风险、提出后续步骤并通知负责人）。每个示例都列出了目标、触发器、流程步骤、使用的工具以及治理控制。

代理工作流示例

代理可以实现的常见可重复模式包括：

• 简报：收集来自多个来源的输入，提取关键信号，为受众进行总结，并以文档或备忘录形式共享。使用场景：销售账户简报、营销活动或竞争对手回顾、执行层行业简报。
• 分流与路由：审查进入的项目，进行分类和优先级排序，路由或创建后续工件，并通知负责人。使用场景：将支持反馈转化为缺陷或功能请求、按紧急程度处理内部 IT/运营请求、招聘候选人筛选。
• 分析与建议：提取源数据，分析模式、差距和权衡，形成建议，并起草备忘录、演示文稿、电子表格或电子邮件。使用场景：财务预算与实际对账、产品/用户反馈分析、采购供应商报价比较。
• 内容创作：根据笔记或源材料生成草稿，编辑语调和准确性，针对受众和渠道进行定制，然后发布或发送。使用场景：根据简报创建营销资产、经理入职计划、销售跟进邮件。
• 计划与协调：根据约束条件制定计划，检查依赖关系，采取或准备行动，更新系统，并通知相关人员。使用场景：项目经理阻止工作并安排会议、活动协调、管理员管理表单、提醒、订单、预订。

在 ChatGPT 中使用代理

首先使用组织中已经构建好的代理。了解该代理的设计目的、所依赖的工具以及预期输出。先从低风险请求和简单输入开始，然后审查结果以了解代理如何处理任务。请记住，即使是构建良好的代理，也需要人类判断来提供更广泛的上下文、任务重要性以及定义合适的答案。

在 ChatGPT 中构建自己的代理

在确定了有价值的使用场景后，您可以使用代理构建器创建工作区代理：

1. 使用自然语言开始：描述代理应完成的工作、成功的标准以及任何约束；构建器会将其转换为清晰的工作流，您可以在聊天中进行细化或直接编辑。
2. 选择工具和连接器：挑选代理可使用的已批准应用；描述所需系统，构建器会引导您完成添加和身份验证。
3. 选择触发器：决定代理何时运行——人为触发（有人请求）或计划触发（设定时间）；在构建器聊天中使用自然语言设置触发器。
4. 添加防护栏：在构建器聊天中直接设定边界、必需的批准以及对敏感操作的人在环检查点；构建器会相应修改指令。

使用预览测试您的代理

代理构建是一个迭代过程。使用真实示例进行测试，包括直接请求以及缺少上下文或存在歧义的复杂请求，以观察代理的行为以及需要更清晰指令或防护栏的地方。利用对话了解发生了什么，发现问题，并一步步细化指令。

编辑您的代理

如果首个版本感觉不佳，可通过直接更新指令（进行小幅、具体的修改，如澄清某一步、调整输出格式或添加约束）或在构建器对话中以自然语言进行引导（指出遗漏的要素、提出开放性问题，或让代理解释其推理以发现漏洞）来改进。更改后再次测试，以确认更新生效。

将您的代理扩展到团队

工作区代理旨在用于共享的可重复工作。共享代理为团队提供了一致的任务完成方式，避免每次都重新设计流程。共享时，需要明确任务、使用时机、提供的输入以及预期的输出；将代理关联到团队已熟悉的特定、周期性工作流，并提供一两个示例提示以促进采纳。请注意，工作区管理员通过基于角色的访问控制管理连接器和功能访问权限，因此团队成员可能需要相应的权限，才能让代理与 Slack、Gmail 或其他工具等系统协同工作。