课程简介
在AI技术加速迭代的时代，企业正面临从“数字化”向“智能化”跃迁的关键挑战。AIGC（生成式AI）的爆发式发展已重塑工作模式，而AI智能体（AI Agent）作为新一代生产力工具，正以“感知-决策-执行”的闭环能力，推动办公效率与业务创新进入新维度。然而，多数企业仍停留在AI辅助工具的浅层应用阶段，缺乏对智能体技术原理、开发逻辑与业务融合的系统认知。
本课程聚焦AI智能体的技术原理与实战开发，从AIGC到AI Agent的演进逻辑切入，系统解析智能体三大核心组件（提示词、插件、知识库）与工作流设计，结合Deepseek开源模型与RAG检索增强技术，通过“SUPER大脑智能体制作”“企业知识库搭建”等案例，手把手教学员使用扣子、DIFY等平台完成智能体从开发到部署的全流程。课程涵盖需求分析、业务逻辑拆解、混合检索模式、结构化指令编写等关键技能，助力学员快速掌握AI赋能业务场景的落地方法，实现办公效率与决策质量的双重跃升。
课程收益
1、技术认知升级：帮助学员掌握AI智能体从原理到开发的全链路知识，理解LLM、RAG、工作流等核心技术逻辑；
2、实战能力突破：帮助学员学会独立完成智能体开发部署，熟练使用扣子、DIFY等平台，实现业务场景的AI化改造；
3、业务赋能增效：帮助学员学会搭建企业知识库、问答系统等智能体应用，解决实际业务问题，提升组织效能与决策精准度。
受众人群
企业培训负责人、技术研发工程师、产品经理、业务流程优化专员、知识管理专员、AI应用开发工程师及其他对AI应用感兴趣的人员
课程周期
1天（6H）
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、从AIGC到AI Agent | 案例：AI应用如何影响我们的工作 ——国内外生AIGC发展应用介绍 一、AI辅助工作效能提升的三个阶段 阶段一：AlEmbedded模式 阶段二：Copilot模式 阶段三：Alagent模式 讨论：AI智能体的是什么？有什么作用？ 思考：AI智能体工作的常见应用场景？ 二、基于LLMAI智能体工作流的全面了解 1. AIAgent定义 ——人工智能代理，能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能体 2. 基于LLMAI的AIAgent组成模块 ——大脑模块：LLM+记忆+任务规划 ——感知模块：信息输入 ——行动模块：文本输出+工具调用+具身行动+… 3. AIAgent工作原理 ——输出处理 ——理解和分析 ——决策制定 ——行动执行 ——反馈与学习 三、AI智能体的三大核心组件 1. 提示词 ——调用LLM能力的接口 2. 插件 ——第三方工具集，实现定制化的需求解决 3. 知识库 ——结构化，组织化的信息结合，存储、管理、检索大量的知识数据 4. 记忆系统 ——获取、存储、保留和检索信息的过程 5. 工作流 ——任务和活动按照预定的规则和顺序进行，完成特定的业务目标 四、Deepseek的能力特点 1. 代码开源：私有化部署 2. 平民价格：人人都用得起 3. 推理模型：基于人脑思维的推理过程 案例：基于企业知识库的智能体【别剧一格产品助理】应用剖析 |
二、AI智能体的快速认知 | 导入：AI智能体开发的流程 1. 明确达成目标 2. 搭建业务逻辑 3. 设计用户界面 4. 测试运行优化 5. 发布收集反馈 核心一：智能体开发前的准备 1. 需求分析：像开发产品一样思考 ——基础信息分析（项目名称，目标用户，应用场景，价值主张） ——功能需求分析（核心功能，输入/输出，模态支持，交互流程） ——技术需求分析（数据需求，模型需求，部署环境，集成需求，性能指标） ——非功能需求分析（安全性，可扩展性，容错性） 2. 业务逻辑拆解：对工作流程进行梳理 ——拆解工作步骤 ——明确操作内容 ——工作输入与输出 ——参与角色 ——痛点/优化点 3. 解读：智能体开发需求分析表 核心二：RAG的基本原理和工作流程 1. 核心原理——知识库是降低AI幻觉的有力手段 2. RAG的核心逻辑 ——知识外置化：将大部分知识存储在外部知识库中，而非完全依赖模型参数中的知识 ——动态知识获取：在生成回答前，先从知识库中检索相关文档片段 ——上下文增强：将检索到的相关信息作为上下文提供给生成模型 3. RAG的工作流程 ——检索阶段（Retrieval）：用户查询-向量转换-知识库搜索-返回top-k片段 ——生成阶段（Generation）：查询与检索组合-模型增强上下文生成-输出回答 核心三：RAG的三种检索模式 1. 关键词检索（全文检索）(Full-TextSearch) 2. 语义检索（SemanticSearch） 3. 混合检索（HybridSearch） 核心四：AI智能体中结构化指令的编写规范（三个角色设定） 练习：CRISPE结构化指令的编写 1. USER 2. ASSISTANT 3. SYSTEM 核心五：AI智能体指令编写的6个核心技巧 1. 编写清晰的指令 2. 扮演角色 3. 合理使用分割符 4. 给出具体的执行步骤 5. 给出示例 6. 拆分复杂任务 讨论：如何借助deepseek快速编写智能体指令 练习：明确要解决的业务问题，确定开发目标 |
三、AI智能体开发实战 | 案例：SUPER大脑智能体制作演示 练习：借助扣子/智谱清言快速制作一个智能体 AI智能体制作平台：扣子组件的介绍 第一步：智能体设置 1. 设定智能体的目标和边界 2. 明确单个还是多个Agent 3. 公有大模型、插件工具介绍 讨论：如何在智能体平台（扣子）部署满血版deepseekR1 第二步：信息与数据搜集 1. 知识库的数据上传方法 2. 知识库的数据清洗规则 3. 知识库的数据切割设置 4. 知识库的命名和编排 第三步：智能体提示词设置 1. 提示词的编写范本 2. 借助AI功能，自动优化提示词 第四步：插件的调用 1. 插件选用入口 2. 插件的选择与配置 讨论：如何调用满血版deepseekR1大模型 第五步：工作流的设置 1. 共用工作流的调用 2. 工作流编写的节点设置 3. 工作流编写的接口调用原则 4. 工作流的测试与调试 5. 工作流的发布 第六步：智能体测试 1. 根据测试结果，调整描述 2. 根据测试结果，调整提示词 3. 根据测试结果，调整工作流 第七步：智能体的发布 1. 智能体发布到扣子的设置方法 2. 智能体发布到微信公众号的设置方法 3. 智能体发布到飞书的设置方法 4. 智能体发布到抖音的设置方法 练习：根据选定的开发项目，一步一练 |
四、AI如何赋能业务场景（实战演练） | 1. AI智能体，未来发展新趋势，将AI嵌入工作流程，解决实际业务问题 2. 借助DIFY平台私有化部署，搭建企业的智能体平台 3. 借助智能体，搭建企业知识库平台，构筑企业经验传承 4. 案例：企业问答系统的搭建 课程总结，答疑 |
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