界面代理（Interface Agents）是由生成式人工智能模型驱动的工具，其可以根据用户指令自动执行操作。随着这类技术的发展，其用户体验，亦即“代理体验”（Agent Experience），的重要性愈加凸显。然而，如何让更多非人工智能工程师的个体参与到代理体验的设计过程中，成为了一个关键问题。他们能够通过更广泛和多样化的视角推动设计进一步优化。
在这一背景下，Jenny T. Liang等学者开展了一项以“探索代理体验原型设计系统的支撑能力”为主题的研究。他们通过招募12名具有不同代理经验的参与者展开需求调研，深入挖掘了代理体验原型设计中涉及的核心活动及系统所需支持的功能能力。基于研究结果，研究团队开发了AgentBuilder原型工具，具体化这些功能能力。随后，他们再邀请14名参与者进行了基于AgentBuilder的原型设计场景实验，以验证设计需求并进一步了解开发者在代理原型设计过程中的需求及改进空间。
大型语言模型（LLMs）已经证明了其在工具整合与复杂推理中的强大能力。然而，LLMs通常部署在服务器端，这带来了延迟与隐私问题。在此背景下，小型语言模型（SLMs）成为一种重要的替代选择，通过直接运行于设备端，可显著改善响应延迟并增强隐私保护。然而，SLMs在精确性和存储占用方面也面临独特挑战。
为此，研究团队创新性地提出了CAMPHOR框架。这是一种面向设备端的小型多代理框架，旨在通过在本地处理多用户输入及个人上下文信息，提高决策的高效性与可靠性。CAMPHOR的问世为本地化语言模型的部署提供了崭新思路，同时也为用户带来更安全、更快的交互体验。
在复杂的多代理场景下，智能系统的基础在于其做出复杂、稳健且安全的顺序决策的能力。特别是在多代理规划环境中，智能体不仅需要评估自己的行动，还需预测其他代理的意图及未来行为。然而，传统方法通常基于马尔科夫决策过程（MDP）建模，依赖诸多先验假设，导致在面对边缘情况时表现脆弱。
针对这一问题，研究团队尝试通过自我对弈（Self-Play）的机制推动多智能体系统的协商与学习能力的发展。具体研究成果展示了这种方法在复杂情境规划中的潜力，也为研究下一代智能化多代理系统提供了重要启发。
无论是在界面代理设计、设备端推理还是复杂环境中的多代理协作，人工智能与机器学习研究正以令人瞩目的速度拓展边界。通过深耕基础研究，技术团队以创新的模型与工具不断突破现有限制，推动这一领域更深远的发展。
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