過去七天,我讓一個AI代理接管了我的電子郵件收件箱。它可以閱讀所有我的訊息,創建電子郵件草稿,甚至代表我發送電子郵件。該代理在這段期間處理了60多封我收到的電子郵件。

起初,AI代理對我和我的典型行為沒有任何先前的知識,這造成了一些問題。然而,經過幾次迭代,我們能夠顯著提高它的性能。該代理閱讀了數百封我過去的電子郵件,提取有關我的事實和知識,例如我的Twitter、Discord和所在位置。它也根據這些過去的例子學習了我的聲音、語調和回應訊息的邏輯。這使得代理能夠創造一個數位版本的我自己,行為方式與我自己幾乎完全一致。

該代理還開發了一種複雜的行為模式,首先將每封新電子郵件分類,然後根據類別採取不同的行動。例如,對於與合作夥伴相關的電子郵件,代理會提供有關該潛在客戶、他們公司的摘要,並檢查我的日曆以協調雙方都可以參加的會議時間。如果超出代理的能力範圍,它會將電子郵件升級給我。

為了創建第二個關於我自己的提取知識和事實的知識庫,我採取了以下步驟:

1. 我從Gmail匯出了所有過去發送的電子郵件,並將Mbox檔案轉換為包含電子郵件文字和我的回覆的CSV檔案。

2. 我使用了一個大型語言模型(GPT)來解析每封電子郵件的回覆,並提取有關我自己的關鍵事實和知識,例如我的Discord連結、我住在哪裡等。這是通過將電子郵件回覆分解成較小的片段,通過提示來提取常見問題,然後合併結果來完成的。

3. 我將提取的常見問題保存到一個新的CSV檔案中,這成為我的AI助手的第二個知識庫。

現在,每當我的AI助手收到一封新的電子郵件時,它都可以參考電子郵件回覆歷史記錄以及提取的事實,提供更個性化和準確的回覆,模仿我通常的回覆方式。

這種雙管齊下的知識庫方法使AI助手能夠更深入地了解我的身份、偏好和典型的溝通方式,使其成為一個更有效和自主的代理。

我開始建立這個AI助手的主要原因是因為我的電子郵件收件箱失控了。我收到的電子郵件流量比我能處理的還要多,有時我會看到電子郵件並知道回覆,但我想確保電子郵件寫得很好。通常,我會使用ChatGPT,提供一些關於我自己、原始電子郵件的背景,並要求它生成一個回覆,但這個過程相當耗時,而且當我只有手機時,我無法真正這樣做,因為在不同應用程式之間複製粘貼並不那麼簡單。

這讓我思考,如果我可以讓GPT每天早上為每一封電子郵件都創建一個草稿回覆,無論我是在電腦上還是在手機上檢查電子郵件?草稿回覆已經在那裡,我只需要審查並點擊發送。這就是我所做的。對於第一個版本,我甚至沒有寫任何代碼;我實際上使用Zapier來構建這個工作流程,每當我收到一封帶有特定提示的新電子郵件時,它就會觸發GPT,一旦GPT返回結果,它就會創建一個草稿回覆。回覆過程有點複雜,因為我需要先搜索具有電子郵件地址和主題的電子郵件,這會給我一個線程ID,我可以用它來創建一個草稿回覆並傳遞正文回應。我在5分鐘內就設置好了這個,但結果很棒 - 每一封新的電子郵件都已經有了一個草稿,我可以直接點擊它,審查結果,如果需要的話做一些編輯,然後點擊發送。它可以在任何地方使用,即使我在手機上。

這是我的第一個學習 - 通過將AI引入用戶的現有工作流程並使其具有情境性,它可以成為一種神奇的體驗。然而,問題非常明顯,因為這只是一個GPT提示,它完全沒有關於我是誰的背景知識。它確實造成了很多問題,50%的時間回覆質量太差,我無法使用,它也會產生幻覺並為我做出錯誤的決定。為了使這個AI助手有用,我必須教它一些關於我自己和我所在領域的事實,這樣它就可以像我一樣回答問題。

這就是第二次迭代,我想數位化並創建一個關於我自己的知識庫,以便AI助手可以模仿我的行為。我決定採取的方法是為我過去的電子郵件創建一個知識庫 - 我是否可以僅從過去的電子郵件中提取有關我自己的事實和知識,並創建一個數據庫,以便每當AI助手收到一封新的電子郵件時,它都可以嘗試查找我上次收到類似類型的電子郵件以及我之前如何回覆。

我首先探索了我曾經發送的所有過去的電子郵件,然後將乾淨的數據提取到一個CSV檔案中,該檔案有兩列:一列是人們發送給我的原始訊息,另一列是我之前的回覆。然後,我將原始回覆轉換為以JSON格式提取的事實和常見問題。然後,我使用這兩個主要知識源來進行向量搜索,每當我收到一封新的電子郵件時,這個AI助手就可以有一個參考來學習。

結果很棒。我能夠創建一個複雜的電子郵件分類和回覆系統,其中AI代理現在可以將每封電子郵件分類到不同的類型,如諮詢請求、合作機會或一般查詢,並根據類別採取不同的行動。例如,如果是諮詢請求,它首先會檢查電子郵件是否提供了必要的信息,如他們試圖解決的問題和他們的預算,如果沒有,它會生成一個回覆來收集這些信息,然後再升級給我。如果是合作或贊助電子郵件,它會先研究該公司和機會,然後再轉發給我並附上摘要。

這個系統對我來說是一個游戲規則的改變,使我能夠有效地管理我的電子郵件收件箱,並騰出時間專注於更重要的任務。通過利用AI並建立一個強大的知識庫,我已經能夠創造一個個性化和智能的電子郵件助手,可以處理我電子郵件工作量的很大一部分。

從讓AI代理管理我的電子郵件收件箱中得到的關鍵啟示有:

1. 將AI整合到現有的工作流程中可以提供顯著的生產力提升,即使是簡單的實施。
2. 通過提取過去電子郵件中的信息來建立關於自己的全面知識庫,可以使AI代理更好地模仿自己的行為並做出更準確的回應。
3. 開發一個模塊化、可定制的專門工具系統,使AI代理能夠以複雜的決策能力處理各種電子郵件情況。
4. 持續更新和完善知識庫和工具集對於維持代理的長期有效性至關重要。

總的來說,這個項目展示了AI自動化和簡化個人行政任務的潛力,從而騰出時間和精力用於更有價值的活動。通過正確的方法,AI助手可以成為工作流程和溝通方式的無縫延伸。