课程简介

Agentic RAG的Agent 构建平台正向着协同化、生态化、多模态化和专业化方向演进。其难点从核心的AI能力（规划、工具使用、记忆）延伸到复杂的系统工程（状态、编排、观测），并最终上升到顶层设计、安全伦理等问题。这是一个模型应用问题，更是一个深度融合AI研究、软件工程、基础设施、安全合规的复杂系统工程。

企业 在AI应用落地过程中，让 Agent 具备企业专属知识库的能力是核心需求，而 RAG技术正是其中关键支撑 。 它不仅能让 AI Agent 突破通用模型的知识边界，还能确保输出内容的准确性、合规性与时效性。更好地优化RAG技术架构，就成了不同平台的核心技术差异。从 0 到 1 拆解企业级 AI Agent 搭建平台的技术框架，包括Agent 核心能力层（任务编排、工具调用与插件体系等）、以及 RAG 引擎的深度集成与优化逻辑，从实战中找到开发优秀Agent系统的最佳解法。

本次分享深度解析RAG 技术架构，以 RAG 的基础技术链路到高级优化技巧，剖析企业场景中 RAG 面临的典型问题，结合实际落地案例，给出Agentic RAG新架构的模式，为 与会者进一步打造智能体平台提供技术支撑。

课程收益

1、帮助学员掌握企业级 AI Agent 平台从 0 到 1 的技术架构设计逻辑；

2、帮助学员深度理解 RAG 架构设计的技术细节与选型思路；

3、帮助学员获取 RAG 落地聚类优化、检索精度等问题的可复用解决方案；

4、帮助学员了解企业 AI 技术选型与工程落地提供决策参考。

受众人群

技术架构师、AI系统设计师、AI产品经理、解决方案专家、大数据与知识图谱工程师、技术管理者以及其他对智能体架构感兴趣的人员

课程周期

  0.5天（3H） 

课程大纲

1、企业 AI落地的痛点

2、企业级 AI Agent 构建平台的技术架构剖析

3、RAG 技术深度解析及Agentic RAG 模式讲解

4、Agent及RAG 落地中企业的典型问题与解决方案

5、总结及展望

6、QA