主要观点：

• 未来将运行个人 AI 代理来为我们完成任务，关键是如何使其个性化，新搜索引擎将在此发挥作用。
• 技术上，类似的代理一年前已具备可行性，其定义是可访问工具的自主 AI，通过循环选择工具来接近目标。
• 如今市场上已有代理产品，但存在费用高和易发散的挑战，例如 Devin 代理在执行任务时会出现奇怪行为。
• 个人代理虽技术可行，但处理个人数据和工具是敏感问题，可通过在手机上运行、用户手动批准等方式解决。
• 代理选择工具时，用户应能选择请求的完成方式，可通过品牌和搜索引擎来实现，如利用已安装的应用等。
• 2016 年与谷歌的项目中已有相关专利，阐述了交互式 AI 代理如何找到工具，且助手应主动参与。

关键信息：

• 代理技术原理及循环过程，如获取目标后选择工具并循环直至完成。
• 一年前及近期的代理相关项目和产品，如 Lares 智能家庭模拟器和 Devin 代理。
• 代理面临的费用高、易发散等问题及解决方案。
• 个人代理处理数据和工具的敏感问题及应对措施。
• 通过品牌和搜索引擎实现用户选择工具的方式及相关专利。

重要细节：

• 以在 Peckham 预订晚餐为例，展示代理的工作流程和循环选择工具。
• 提及 GPT-3.5 模型在代理应用中不够可靠，需 GPT-4 及以上模型。
• 介绍 Rabbit r1 设备及其中的代理概念，虽未在设备上私运行，但显示对未来代理的期待。
• 详细说明专利中关于交互式 AI 代理找到工具的方式，包括各种信号及助手应主动参与等。