概述
它的能力取决于可用的上下文、工具、权限和产品设计。对话界面并不意味着无限的知识或访问。
主要要点
- 解释答案背后的证据。
- 区分临时上下文和持久内存。
- 校正、取消和切换的设计。
深入探讨
澄清任务和可用证据。助理根据提供的文档进行回答与根据模型知识或实时工具进行回答具有不同的基础。当这种区别影响可靠性时，应该使这种区别易于理解。将对话状态、保存的内存、检索的记录和训练分开。记住偏好的服务并不一定意味着底层模型被重新训练。用户需要对持久信息和连接帐户进行明确的控制。围绕进度和可恢复性设计交互。显示操作是否已建议、正在运行、已完成或正在等待信息。允许取消和更正，而无需强迫用户重新启动长时间对话。在有意义的审查点确认相应的细节。通过任务结果和用户努力来评估帮助。如果一个长答案隐藏了下一步或发明了细节，则可能会带来更多工作量。测试澄清行为、不受支持的问题、工具故障以及对话和实际操作之间的转换。在需要时保留通往人员的路线或手动工作流程。
04工作示例
助手状态一目了然
想象一下用户请求保存的报告。助理已经起草了文本，但还没有写成文件。
将结果标记为草稿并显示保存操作（如果可用）。在验证文件之前，请勿声明文件存在。
保存后，提供实际文件以及报告中任何限制的简明描述。
它显示了什么
这种构建的交互将有用的帮助与无支持的完成声明分开。
现实世界的实施
根据提供的政策起草答案，同时识别缺失的信息。
帮助用户填写具有可见验证和可编辑字段的表单。
付诸实践
为什么这很重要
- 构建选择. 应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
- 团队与工作流程. 良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
- 风险与安全. 范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
留意
- 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
- 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
- 如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
后续步骤
- 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
- 在完全自动化之前定义人工检查点。
- 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
- 跟踪任务级结果以确认持续价值。
资料来源与延伸阅读
- Anthropic工具使用概述
不断探索
常见问题
助理可以自动访问我的所有帐户吗？
不会。访问权限取决于产品的集成以及您授予的权限。助手不应暗示未经验证的访问。