阶段复习（四）｜设计一个能做事Agent（内含技术小白也能读懂的LoRA微调过程）
晓蕾
你好，我是晓蕾。
终于来到了最后一个案例，今天我们复习一下怎么做一个“自助工单小助手”。和前面的 Chat 类工作不同，这次我们会让 Agent 做 Act 类的工作。
想做好这个产品，首先我们要理解什么是“做事的 Agent”。
过去几十年互联网的发展帮我们构建起了巨大的数字世界，它使人类与物理世界可以进行广泛链接。比如在某打车软件的 App 里，完成了出行工具、司机与乘客的链接；在某个购物 App 里，完成了商品、卖家与买家的链接。
而 AI 带给我们的，就是把人类从数字世界中解放出来，让 Agent 代替人类完成这一链接。
（上面都是二姐说的，为了保证阅读连贯性，没用引用格式，特此声明～）
我们试着拆解一下这次的 Agent 案例。
梳理之后，我们发现一个 Agent 需要具备 3 个方面的能力。
准确的意图识别、Query 重写和路由能力。
正确地思考。
正确地行动。
其中，二姐特意讲了提升行动力的两种方式，我也放到这里，如果有需要可以保存。
话说回来，前面说的 3 个能力，我们已经掌握了“准确的意图识别、Query 重写和路由能力”，那如何正确地思考、正确地行动呢？答案是：微调。
听到这个技术名词，是不是觉得可以“休息一下”了？No！作为产品经理，我们在这一步还有很多事情要做。从明确微调数据特征，到准备数据，再到评估模型，都少不了咱们的身影。
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AI
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1. 本文介绍了如何设计一个能够执行任务的Agent，以及Agent的三个必备能力：准确的意图识别、Query 重写和路由能力、正确地思考、正确地行动。 2. 重点强调了微调的重要性，包括明确微调数据特征、准备数据、评估模型等步骤，并使用了“千层饼抹酱”的生动比喻来解释LoRA微调的过程。 3. 提出了三个作业，包括测试蚂蚁金服的生活助手支小宝的执行准确性、计算LoRA微调相对于Mistral 7B的参数量降低幅度、体验一次数据准备的过程。 4. 下节课将开启“商业化”章节的学习，并列出了几个问题，包括AGI产品经理的PRD写作、AI技术对产品赚钱方式的改变、算力成本、私有化部署成本的计算等。
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