AI智能体：为您的数字琐事代劳

技术架构与实现原理

主动式智能体的工作方式

Yutori公司正在构建能够可靠处理日常数字任务的AI智能体。其核心产品Scouts采用"封装在定时任务中的智能搜索"技术架构。具体而言：

• 监控机制：智能体根据用户设定的关注点，以特定频率主动扫描网络信息
• 智能调度：系统根据查询类型智能决定检查频率，如市场相关数据只在交易时段监控
• 多模态LLM集成：由于网站为人类消费设计，智能体通过截图感知网页，像人类一样点击按钮、操作表单

技术挑战与解决方案

• API优先策略：当存在MCP（模型上下文协议）接口时，智能体直接通过API获取信息
• 浏览器自动化：对于没有API的长尾网站，使用内部浏览器代理模拟人类操作
• 强化学习应用：通过沙盒环境训练智能体，避免在实际操作中产生昂贵错误

系统集成与数据流

信息获取路径

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用户自然语言描述 → 智能体解析 → API直接访问（优先）→ 浏览器模拟（备用）→ 结果反馈

持久化智能体特性

与传统短生命周期智能体不同，Scouts可运行长达10周以上，形成"长期强化学习问题"。例如跟踪Meta收购Scale AI的整个叙事弧，从收购事件到新实验室创建，再到人员流动的全过程监控。

技术演进方向

从只读到读写操作

当前产品为只读模式，错误成本较低。未来将逐步扩展到：

• 身份验证突破
• 自动预订和购买
• 信任升级机制

生成式用户界面

重新构想人类与数字世界的交互接口：

• 智能系统生成个性化界面
• 多源信息整合展示
• 高带宽视觉媒介交互

这一技术架构代表了从反应式到主动式AI的重要转变，为完全自动化数字工作流奠定了技术基础。