21｜企业员工AI助理后续的功能完善
李锟
你好，我是李锟。
上节课中，我讲解了两个入口 Agent 的开发。真正开发一个企业级产品的过程是漫长的，至少需要一两周的迭代，才能开发出 AI 助理的一个产品雏形。好在很多技术障碍都已经扫除，团队未来可以按照计划顺利开展迭代开发了。
前面两节课中扫清技术障碍的工作，在敏捷开发团队中很常见。通常是先派一两个资深开发人员（精兵强将）花一到两周时间做一些开发尝试，解决掉团队未来在开发过程中会遇到的技术障碍，写出一些可重用的框架代码和例子给团队里的初级开发人员作为示范。在前面的课程中我管这类工作叫做“扫雷工作”，这些扫雷工作在敏捷开发方法 Scrum 中被称为 Spike，而正常的迭代开发被称为 Sprint。
关于 Sprint 和 Spike 的细节，可以参考这篇文章：敏捷开发中，sprint 和 spike 有什么区别？
剖析学院派和工程派的区别
不要轻视工程学细节问题
从设计开发 AI 助理这个 Autonomous Agent 应用的过程，我们可以体会到，即使是设计开发一个中等复杂度的 Autonomous Agent，也有大量工程学方面的细节问题需要解决。这些工程学细节问题大多是琐碎的，与我们特别喜爱的 LLM、AI 方面的前沿技术可以说没啥关系。但是如果不同时解决好这些工程学细节问题，就没办法做出一个好用的应用。那么这些高大上的前沿技术就失去了可靠的宿主，将会成为无本之木。
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AI
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1. 企业员工 AI 助理的迭代开发需要解决技术障碍，包括扫雷工作和敏捷开发中的Sprint和Spike。 2. 设计开发中等复杂度的 Autonomous Agent 需要解决大量工程学细节问题，这些问题对产品的质量和用户体验至关重要。 3. AI 助理的产品版本划分为入门版、高级版和定制版，每个版本有不同的收费方式和功能。 4. AI 助理需要完善的功能包括 NUI、checklist 相关的智能功能、智能地执行 action 和智能的通知，这些功能需要充分应用 LLM、AI 技术以改善用户体验。 5. 为了持续完善 AI 助理这个产品，除了持续推进和深化开发工作外，团队还需要持续学习。
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