各位听众，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在人工智能领域日益受到关注的核心概念——Trust Scoring，即“信任评分”。随着AI Agent在各种复杂系统，特别是企业级决策流程和自动化工作流中扮演越来越重要的角色，我们如何量化、动态调整并有效利用它们提供的建议，成为了一个亟待解决的问题。 本次讲座的主题是：“解析 ‘Trust Scoring’：根据人类对 Agent 输出的采纳率，动态调整 Agent 在图中的‘建议权重’”。这不仅仅是一个理论概念，更是一种实践框架，旨在构建更加智能、自适应且值得信赖的AI辅助系统。 开场白与主题引入：AI信任的基石——Trust Scoring 在现代复杂的软件系统中，AI Agent不再是孤立的存在。它们常常在一个由各种任务、决策点和数据流构成的“图”（Graph）中协同工作。这个“图”可以是一个业务流程图、一个知识图谱、一个决策树，甚至是多Agent协作的拓扑结构。在这样的环境中，Agent会根据其专业领域和当前状态，在图的特定节点上提供建议、预测或执行操作。 然而，Agent的输出并非总是完美的。它们可能受到数 …
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