16｜行业应用需求：企业员工 AI 助理
李锟
你好，我是李锟。
在这门课程的进阶篇，我们的一个主要任务是带着前面学习到的知识，设计开发一个中等复杂度的企业级 Autonomous Agent 应用。这个应用应该有足够的代表性，具有 Autonomous Agent 的主要特点。但是这个应用也不能太过复杂，不能包含太多复杂的 AI 算法，导致我们陷入大量的算法细节，也不能包含太多属于传统业务应用的功能，导致我们偏离学习的重点 LLM + AI。
OpenAI 的创始人 Sam Altman 在最近一次访谈中给了开发者一个忠告：要边做边学，别先去学！
我百分百赞同 Sam 的这个观点。因为你认为会有用的知识和技术，很可能对于近期的目标来说完全用不上，甚至永远也用不上。只有带着明确的目标，以这个目标作为衡量标准来有针对地学习，才能学到最实用的知识，并且深度掌握这些知识。举个例子：美国黑人篮球打得非常好，不是因为他们的篮球理论学得好，笔试分数考得高，而是因为他们从小就热爱打篮球，每天反复练习很多个小时。
其实这个观点就是我一向坚持的学以致用的“剑宗模式”。我们这门课程，也是坚持边学边做，以可运行的例子驱动。这是这门课相当与众不同之处，夸夸其谈的教程实在太多，确实不缺我们这一套。
经过仔细考虑，我决定设计开发一个面向企业员工的 AI 助理。这个 AI 助理的设计思想来自于著名的时间管理方法——GTD（Getting Things Done），因此我们需要对 GTD 先有一些了解。
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1. 企业员工需要一个中等复杂度的 Autonomous Agent 应用，设计思想来自于时间管理方法 GTD（Getting Things Done）。 2. 传统 GTD 应用存在录入繁琐、多端支持不足、无法连接数据库等问题，而现代 AI 技术的支持可以解决这些问题。 3. AI 助理的功能性需求包括支持团队协作、提高用户体验、安全相关、运维相关和配置管理相关。 4. AI 助理的非功能性需求主要包括安全相关、运维相关和配置管理相关。 5. 需要编写正式的软件需求文档，包括用例（Use Case）的清单和用例的文字描述。 6. 下一步是基于需求完成企业员工 AI 助理的技术选型和技术架构设计。 7. LLM 和 AI 技术能够解决传统 GTD 应用存在的问题，可以在留言区分享看法并交流。
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