11｜Why：从Chat走向Act，我们还缺什么？
产品二姐
你好，我是产品二姐。
这节课我们会开启一个全新案例。前面的案例大多是 Chat 类的工作，让 Agent 帮我们梳理资料、回答问题。而这个案例，我们会让 Agent 做 Act 类的工作。当然，这里的 Act 并不是说要干体力活（那属于具身机器人的范畴），而是让人类可以通过 Agent 来操作软件系统，比如让 Agent 帮我们在美团上订个外卖之类的。
我们的案例是让 Agent 下一个工单，做一个自助工单小助手的产品。在技术应用方面，除了之前用到的 RAG、提示词工程、Agent 设计、function calling 之外，还会使用微调技术来提升 Agent 执行的准确率。
第一节，我会带你理解三个重点。一是什么是能做事（Act）的 Agent，也就是“自助工单小助手”这个产品做些什么事？二是有哪些方式可以实现 Agent 的 Act 能力？三是“自助工单小助手”在做事儿的背后发生了什么。这部分内容能让你在未来的工作中准确识别哪些场景适合实现 Act 类 Agent，即理解“锤子”的基础上找“钉子”。
第二节，我们会讨论微调模型对构建 Act 类的 Agent 来说有什么好处，以及作为产品经理，应该如何理解和应用这项技术？这部分内容既能帮你判断什么时候需要用到微调，又能帮你与技术、算法工程师更加融洽地合作。
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AI
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1. Agent从Chat类的工作转向Act类的工作，即具备操作软件系统的能力，以及提升Agent的行动力。 2. 通过引用阿里集团CEO吴永铭的话，阐述了Act类Agent的概念，即让Agent接管数字世界，改变物理世界，通过三个例子说明了Agent在数字世界中的操作。 3. 两种方式实现Agent的Act能力，分别是模拟方式和函数调用方式，详细解释了这两种方式的操作步骤、优缺点和成本问题。 4. 模拟方式的优缺点，成本较高，容易出现提取错误。 5. 讨论了微调模型对构建Act类的Agent的好处，以及如何准备微调数据和评估微调后的模型。 6. 市场上缺乏成熟的商业案例可供参考，准确率也难以达到商用水准，但这仍是未来的方向，鼓励读者与作者一起探索。 7. 强调了Agent的思考力和行动力的重要性，以及提升Agent的行动力的方式。 8. 函数调用方式相对于模拟方式更为高效和准确，且具备更大潜力。 9. 未来工作中，产品经理需要优先寻找已经具备完善的接口的“数字世界”，以降低成本，提高Agent实现数字世界的接管的道路畅通。
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