颠覆认知！AGL：不懂代码的业务专家，如何用自然语言精准操控AI智能体？

近日，一种新型任务描述方法引发技术社区关注，它叫Agent指导语言，也就是AGL，它尝试让业务专家以更自然的方式去指导AI代理工作。我是关注自动化工具进展的观察者，我觉得这种把人类专业知识转化为机器可读指令的尝试，正在推动人机协作进入更精细化的阶段。

AGL的核心设计理念

AGL借鉴了传统标准作业流程的框架，用其以结构化自然语言去把任务细节加以描述，如此一种方法，让业务专家能够直接凭借日常语言来编撰指导手册，用不着去依赖技术人员做代码转换，较大程度降低了专业知识的传递门槛，在2024年于多个企业内进行的试点应用里，依靠AGL去编写的任务说明平均理解准确率提高了大约40%，证实了其结构化表达切实提升了信息传递效率。

自然语言处理优势

此系统借助现代自然语言处理技术充分解析文本指令，业务专家能够如撰写操作手册那样描述任务步骤，AGL会把这些步骤转变成代理能执行的明确指令，某电商企业于客服自动化项目内侧测试得出这一事实，运用AGL编写的查询处理指南，使代理在退换货流程里的判断准确率达到92%，相较于传统规则引擎提高了将近三成。

领域知识注入机制

以规范化的描述模板作为凭借，AGL 可把业务专家的隐性知识转变成显性指令，这些指导内容涵盖行业特定术语以及操作偏好，能让代理于专业场景里表现得更具可靠性，像是在医疗数据整理任务当中，融入医生诊断逻辑的 AGL 指南致使代理识别异常病例的召回率达到 88%，远远超过通用模型的 65% 。

模板化协作模式

AGL项目于GitHub平台搭建开源社区，为使用者供给标准化模板用以编写任务指南。社区成员能够把自身创建的指导案例递交至项目示例库，经由同行评审后归入资源库。当下该仓库已征集超200个不同领域的任务模板，包含客户服务、数据清洗等常见业务场景。

质量保障措施

为使得指导手册的可靠性得以保障，AGL构建了一套自查的机制，编著者借助模拟测试来核验指令的清晰程度以及完整程度，以此保证代理能够稳定地实施任务，某金融机构于流程审计期间采用AGL指南之后，代理执行的错误率由每月15次降低至3次，操作的稳定性显著提高 。

实际应用场景

当前，AGL已于多个行业的特定业务里起到作用，制造业选取它来编撰设备巡检指南，客服领借助它去规范问答流程，数据分析团队凭借它来界定报告生成标准，这些实践显示出，结构化自然语言正变为人机协作的关键桥梁。

读者们，置身于自身工作范畴之内，什么样特定的任务最为契合借助这种以自然语言实施指导的形式交付给人工智能代理予以完成呢？欢迎于评论区域分享诸位的看法，同时还请给予点赞加以支持，并且把这篇文章推介给更多对该话题怀有兴趣的同事哟。