Slack的安全工程团队开发了一套人工智能代理系统，该系统能够自主调查安全警报——并且它正在发现人类分析师所未能察觉到的威胁。该系统使用三个代理角色，通过结构化输出进行协作，处理数十亿次日常安全事件，并自发地发现超出其初始范围的事件。

• 三个不同的角色负责调查:主管代理协调并提出问题，四个专家代理分析特定领域（访问、云、代码、威胁），批评代理审查调查结果的质量并分配可信度分数。评论家和专家之间的对抗关系减轻了幻觉。

• 每个代理都使用结构化的JSON输出，而不是希望单个提示能产生可靠的结果。这取代了性能高度可变的300字原型，代之以一个将定义明确的任务链接在一起的系统。

• “知识金字塔”将低成本模型用于象征密集型专家工作，中等成本模型用于批评家评审，高成本模型用于总监决策。只有最可信的发现才会冒出昂贵的模型，在保持质量的同时优化成本。

• 该系统表现出突发性行为——在一个案例中，批评者在荟萃分析中发现了专家遗漏的认证暴露。主任自主地将整个调查工作集中在这一更优先的问题上。

🤔为什么重要:

这就是生产型人工智能代理的真实面貌——由具有对抗性关系的精心编排系统构成，而非聊天机器人。对于每天忙于处理数十亿次事件的安全团队来说，这让工程师们从收集证据转向调查监督。

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