AI Agent 正在学习预测用户的需求——在用户开口之前

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简述 - 上海交通大学和Tencent的研究人员开发了ProAct，一款旨在用户开口前就预测其可能需求的AI agent。 - 该系统利用消息间的空闲时间审查过往对话，并提前准备信息。 - 研究人员表示，ProAct在基准测试中的表现优于早期的主动式AI系统，不过实验并未涉及真实用户。来自上海交通大学和中国科技集团Tencent的研究人员声称，他们打造了一款AI agent，能利用对话间的空闲时间预测用户接下来可能提出的问题——并在用户发问之前就准备好答案。这套名为ProAct的系统，运作方式与大多数等待用户提问后才作出回应的AI agent不同。ProAct会利用消息间的空闲时间审查过往对话和已保存的用户信息，然后在后台准备实用信息，以备下一个问题到来之时。 "虽然AI agent在推理和工具使用方面展现出非凡的能力，但它们本质上仍是被动的：只在收到明确的用户提示后才计算响应，"研究人员写道。"这种范式忽视了一个关键机会：交互之间的空闲时间在很大程度上被浪费了，使agent无法为用户未来的需求做好准备。" 该系统分多个阶段运作。第一阶段称为Future-State Prediction（未来状态预测），通过分析过往对话、用户偏好以及缺失信息来预测可能的后续问题。第二阶段称为Idle-Time Acquisition（空闲时间获取），根据相关性、时机以及新信息可能带来的价值，决定哪些预测值得深入研究。随后由一个独立系统决定是即时呈现准备好的信息、留待之后使用，还是先行存储以备所需，由此构建出一个旨在预判并响应用户需求的"闭环"系统。 "在每次前台交互之后，agent会更新其记忆、预测可能的未来需求、将空闲时间的算力分配给有价值的候选项，并决定如何处理由此产生的准备成果，"他们写道。"这一表述将预测、获取与交付绑定到单一策略之中，而非将空闲时间算力当作不受约束的后台搜索来处理。" 据研究人员介绍，ProAct在涵盖财务规划、软件发布管理和网络安全等40个领域中进行了200次模拟测试。论文显示，该系统将对话轮次减少了14.8%，并将后续请求削减了11.7%。在使用名为ProActEval的基准测试进行比较时，ProAct预判到703项可预测的用户需求，而早期系统仅为32项。研究人员还报告称幻觉率降低了28.1%。此项研究正值自主AI agent在科技行业中遍地开花之际，OpenClaw和Hermes Agent等项目正在推出能够处理更长时间、更独立任务的常驻AI助手——例如编码、日程安排、研究和工作流自动化——所需的人工直接介入更少。该研究发表之际，本月早些时候另有研究人员警告称，AI agent可能在不理解后果的情况下执行危险任务。 "就像Mr. Magoo一样，这些agent朝着目标一路前行，却未能充分理解其行为的后果，"主要作者、UC Riverside博士生Erfan Shayegani在声明中说道。"这些agent可以极其有用，但我们需要设置防护措施，因为它们有时会把达成目标置于理解大局之上。" 研究人员承认ProAct研究存在若干局限，其中包括在3%的案例中，系统因引入不相关信息反而使响应质量下降。论文还指出，任何真实世界版本都需要隐私保护，因为该系统会持续分析对话并存储用户数据。 "我们的预算分析进一步表明，更大的Idle-Time Acquisition预算会推高活跃token成本，并产生递减的回报，"他们写道，"因此主动式计算是一种运行点上的权衡，而非应被最大化追求的目标。"

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来源：Decrypt

发布：2026-05-28 19:24:53

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