本文提出了一种结构化方法，供大型语言模型 (LLM) 代理处理邮件验证过程，超越了简单的成功或失败消息。作者建议实施“证据合同”，记录代理操作、观察结果和最终决定的具体细节，包括因超时或消息不正确等原因导致的失败。这种方法旨在通过明确定义代理尝试的操作和观察到的内容，而不是暗示其拥有神奇的能力，来使 LLM 自动化更加可靠和易于理解。所提出的架构包括一个代理发起操作、一个应用程序事件、一个隔离的邮箱、一个用于提取必要数据的过滤器以及一个详细说明结果的收据。 AI
影响 增强了 LLM 代理在自动化工作流中的可靠性和可操作性，特别是在涉及邮件验证的任务中。
排序理由 该项目是一篇讨论 LLM 代理方法的观点文章，而非发布或研究论文。
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