演讲主题

LLM Agent 的模型数据飞轮——Workbuddy 持续学习经验分享

随着Agent产品的普及，越来越多的Agent经验数据被收集下来，即“Agent-环境-用户”的交互数据。这些数据中包含了Agent需要面对的真实世界和对世界的反应、用户的介入等，蕴含了大量符合真实世界、高质量用户干预等高质量信息，这些信息蕴含了高价值可被学习的信号。然而，如何将Agent经验数据转化为高效的训练信号，仍然具有较大挑战。Workbuddy长期致力于使用Agent的经验数据提升模型能力，构建Agent模型的“用户-数据-模型”的数据飞轮，实现从产品经验数据中的持续学习。本报告将以此为主题，分享WorkBuddy对数据飞轮的认知和实践。