第三天：代理商，AI和Ari ..！

，这是第三天涵盖Iltacon的最后一篇文章，它着眼于代理商和AI策略。另外，他们与充满活力的阿里·卡普兰（Ari Kaplan）一起进行了有趣的比赛。 （也许明年的Al将在那里……。） - 编排情报：法律空间中的AI代理商 - 会议摘要：Lisa Erickson（Aderant），Matt Zerweck（Harvey）（Harvey）（Harvey），Adam Ryan（文学），Joel Hron（Thomson Reuters）

草稿 编排情报：法律空间中的AI代理 - 会议摘要 扬声器：

什么是AI代理？

AI代理是面向目标的系统，可以自主地了解上下文，计划操作并执行任务。与执行离散功能的传统AI不同，代理像“优秀的同事”一样工作 - 了解任务和可用工具，计划执行并在需要时检查指导。

关键差异：您告诉代理商要实现什么，而不是要采取什么具体步骤。

关键差异：

为什么它们重要

战略性影响：马特·泽维克（Matt Zerweck）指出，“使人们能够做得比以往任何时候都做得更多……质量更高。”乔尔·哈隆（Joel Hron）强调，他们“扩大了工作中最人性化的部分，当然是最困难的部分。”

战略影响：

人类的监督：随着代理人变得更加自治，验证变得至关重要。未来的软件将优化验证速度，而不是以人为驱动的工作流，需要透明的引用和来源跟踪。

人类监督：

当前用例和结果

电子邮件处理： 文档起草： 法律研究： 合同分析：

培训代理：三柱方法

规划和推理能力 - 核心逻辑流程构建工具 - 专门为代理Usecontext Provisioning设计的API - 访问相关数据（专有和第三方）

计划和推理能力 专用工具 上下文配置

未来前景（1-10年）

生态系统开发： 主动智能： 数据要求：

实施注意事项

给代理商良好的信息 从简单的任务开始 Anna：

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