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AI Engineer Europe 2026 · 演講 · 2026-04-22 · 14 分

複雜 agent 不能只靠聊天框

Agents need more than a chat · Jacob Lauritzen,Legora

Jacob 認為複雜 agent 的瓶頸已移到規劃與審查,要讓人在對的地方介入,得靠文件、表格這類成品,而不是單一聊天框。

聊天框之外看原片 ↗

概要

  • 瓶頸移到規劃與審查Jacob 說,這 6 到 12 個月的生產經濟變了,實際做事變得很便宜,規劃與審查才是新的瓶頸。
  • 用 verifier's rule 看任務任務可解又容易驗證,AI 就會解掉。Jacob 舉的法律例子裡,檢查合約定義容易驗證,撰寫合約與訴訟策略則很難驗證。
  • 信任靠四招拉高把任務拉到可驗證的位置、找替代性的驗證指標、把任務拆開、加 guardrails 限縮 agent 能做的事。
  • 控制要放進工作樹的每個節點只在根節點下判斷等於低控制;planning 能先對齊做法,但遇到特殊條款就無從應付;skills 與 elicitation 才能讓人的判斷進到節點裡。
  • 聊天是一維的Jacob 說聊天頻寬低,會把一棵工作樹壓成一條線,所以主張人和 agent 在文件、表格這類持久的成品上協作。

原話

  • “Planning work and reviewing work is the new bottleneck.”

    規劃工作與審查工作是新的瓶頸

    ▶ 02:44
  • “By limiting what it can do, you basically get more trust because you know they won't do all these weird things.”

    限制它能做的事,就能多拿到一些信任,因為你知道它不會做那些怪事

    ▶ 07:23
  • “make a decision, unblock yourself, but write this to a decision log.”

    做個決定、讓自己不被卡住,但要寫進 decision log

    ▶ 10:57
  • “Chat is one dimensional.”

    聊天是一維的

    ▶ 11:17
  • “Because I'm a human, I'm limited by language, but agents are not humans, and so we should not constrain them to human language.”

    我是人,所以受限於語言,但 agent 不是人,所以不該把它們限制在人類語言裡

    ▶ 13:42

延伸

  • Jacob 說 UI 正在趨同,舉了 Linear 等公司最近兩週推出的新介面,但這段稿子字句破碎,沒有細節。
  • Jacob 說目前的 planning 有用,但認為它不會一直留下來,稿子沒有說原因或替代做法。

章節

點時碼直接跳到原片的那一段。

  1. 長任務的痛點Jacob 先描述叫 agent 研究、擬合約後,它啟動一堆 sub-agent 並寫檔,你一指出 clause 3 有問題,它就走到 compaction,最後拿到新合約卻不知道只改了 clause 3 沒有。
  2. 新的生產經濟垂直 AI 的目標是讓 agent 端到端完成複雜工作;過去 6 到 12 個月,做事變得很便宜,規劃與審查成為新的瓶頸。
  3. verifier's rule 與法律任務可解又容易驗證的任務會被 AI 解決;檢查定義容易,寫合約難驗證,訴訟策略則沒有客觀答案、幾乎不可能驗證。
  4. 控制與信任人機協作要看控制和信任;提高信任的做法有降低任務難度、找驗證替代指標(如黃金合約)、拆解任務與加 guardrails。
  5. 工作樹與 planning把複雜工作看成一棵 DAG,只在根節點判斷是低控制;planning 能先對齊做法,但很費力,而且規劃時還看不到特殊條款。
  6. skills 與 elicitationskills 把人的判斷編進各個節點,能應付特殊情況;沒有 skill 的地方則讓 agent 回頭問人,並用 decision log 避免被卡住。
  7. 聊天太窄不想把這麼多問題都塞進聊天裡,因為聊天是一維、頻寬低,會把工作樹壓成一條線。
  8. 用成品協作人和 agent 該在高頻寬的持久成品上協作;Legora 的做法是文件(可只改 clause 3、加註解、標記 agent)與 tabular review。
  9. 結論:agent 不是人聊天框當輸入很好,但不該是主要協作方式;人受限於語言,agent 不是人,不必被限制在人類語言裡。

名詞

Legora
Jacob 所屬的公司,給律師事務所用的協作式 AI 工作空間,屬於垂直 AI
vertical AI
專注單一產業的 AI 公司,這場以法律為例
verifier's rule
Jacob 說是 Jason 提出的:任務可解又容易驗證,就會被 AI 解決
compaction
長任務中 agent 壓縮上下文的步驟,Jacob 把它當作「可以放棄了」的徵兆
guardrails
限縮 agent 能編輯、能讀、能搜尋的範圍,藉此換取信任
skills
把人對某類工作的判斷編進節點,Jacob 稱讚它能處理特殊情況
elicitation
agent 遇到不會處理的事,回頭問使用者
decision log
讓 agent 自行決定並記錄,人事後審查、必要時推翻
tabular review
把合約審查攤成表格的介面,Jacob 說是使用者已經熟悉的介面形式(稿子的字句不清楚)

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