diff --git a/docs/zh_CN/Overview.md b/docs/zh_CN/Overview.md
index 88f093b67054e5c5b4cff06678bc3747e329d33d..f7866e34a87aa0cfe0f451c78e0c28cdda2854a2 100644
--- a/docs/zh_CN/Overview.md
+++ b/docs/zh_CN/Overview.md
@@ -42,8 +42,8 @@
            <ul>
           <li><a href="tutorial/quick_start.md#quick_start">入门：解决cartpole问题</a></li>
           <li><a href="tutorial/agent.md#agent">Agent搭建规范</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/Tuner/BuiltinTuner.md#BOHB">保存模型和加载模型</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/Tuner/BuiltinTuner.md#BOHB">绘制训练曲线</a></li>
+          <li><a href="tutorial/param.md#param">参数管理</a></li>
+          <li><a href="tutorial/summary.md#summary">绘制训练曲线</a></li>
            </ul>
         </ul>
       </td>
diff --git a/docs/zh_CN/tutorial/param.md b/docs/zh_CN/tutorial/param.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a4acab489368e07218fd2bff9a78e9fe7e8dba43
--- /dev/null
+++ b/docs/zh_CN/tutorial/param.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+# **教程：模型参数管理**
+场景1: 在训练过程中，我们有时候需要把训练好的模型参数保存到本地，用于后续的部署或者评估。
+
+当用户构建好agent之后，可以直接通过agent的相关接口来完成参数的存储。
+```python
+agent = AtariAgent()
+# 保存参数到 ./model.ckpt
+agent.save('./model.ckpt')
+# 恢复参数到这个agent上
+agent.restore('./model.ckpt')
+
+```
+
+场景2: 并行训练过程中，经常需要把最新的模型参数同步到另一台服务器上，这时候，需要把模型参数拿到。
+
+```python
+#--------------Agent---------------
+weights = agent.get_weights()
+#--------------Remote Actor--------------
+actor.set_weights(weights)
+```
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