各位技术同仁，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在人工智能，特别是Agent领域日益凸显的关键议题：‘Transparency & Explainability’，即透明度与可解释性。随着AI Agent在各种复杂任务中扮演越来越重要的角色，它们不再仅仅是提供答案的工具，更是决策的参与者、流程的驱动者。因此，理解Agent如何思考、为何做出某个决策、以及其信息来源，变得至关重要。 我们今天的核心目标是深入剖析：如何在用户界面（UI）上实时可视化Agent的思考图谱与检索依据？ 这不仅仅是一个技术挑战，更是构建可信赖、可调试、可优化AI系统的基石。 1. Agent透明度与可解释性的重要性 在深入技术细节之前，我们首先需要理解为什么Agent的透明度如此关键。试想一个场景：一个Agent被赋予了处理客户支持请求的能力。当它给出一个解决方案时，用户或管理员自然会问：“你是怎么得出这个结论的？”、“你参考了哪些信息？” 如果我们无法回答这些问题，那么Agent的信任度、可用性乃至合规性都会大打折扣。 Agent透明度与可解释性的价值体现： 建立信任： 用户更愿意使用和依赖他们 …
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