课程简介

基于Agent RL的大模型复杂推理技术正处于快速发展阶段，其未来的发展趋势将更加注重技术的深化与融合、性能的提升优化、应用场景的拓展以及研究与发展重点的明确。同时，随着自我进化与适应能力的不断提升，这一技术将更加智能、高效地服务于各个领域，为社会的发展贡献更大的力量。除了强化学习与大模型的融合，以及规则智能体竞相结合，规则智能体在实体识别、意图分类等方面优势，都让大模型的逻辑推理、任务规划和工具调用能力互补，共同推动复杂推理技术的发展。

这些大模型复杂推理能力的持续突破，让电商企业正加速迈入智能化决策新时代。当前，中小商家在选品组合、流量诊断、营销策略等高复杂度任务中，普遍面临规则难泛化、人工效率低的问题，亟需具备高阶理解与自主推理能力的智能体提供决策支持。围绕这一趋势，聚焦电商场景中的可控推理路径设计，通过引入强化学习优化Agent的链式推理策略，显著提升了任务执行的准确性与鲁棒性，为复杂业务场景提供更可靠的智能解决方案。

本次分享将围绕“大模型复杂推理在电商领域的落地实践”展开，深入探讨推理型AI如何助力商家实现智能经营、提效降本与能力跃迁，同时，推理能力的引入，使AI从“回答工具”跃升为“思考型助理”，赋能许多行业从操作执行走向策略决策。大模型不仅能生成内容，更能理解业务、识别风险、预判趋势，助力企业释放深层智能业务价值。

课程收益

1、帮助学员掌握推理大模型可控生成核心技术，提升模型输出质量；

2、帮助学员借助强化学习提升模型链式推理能力，提供可靠智能解决方案；

3、帮助学员学会场景微调与人机协同机制设计，实现模型稳定高效落地应用

受众人群

AI算法工程师、大语言模型研发专员及自然语言处理技术骨干、AI技术项目经理、智能系统架构师及企业AI应用负责人，以及对人工智能感兴趣的人员

课程周期

  0.5天（3H）

课程大纲

1、可控推理路径构建：让AI“按逻辑思考”

2、工具增强推理（Tool-Augmented Reasoning）：打通AI与业务系统

3、Retrieval-Augmented Generation（RAG）：结合知识库增强事实一致性

4、强化学习优化链式Agent：提升复杂任务执行能力

5、QA