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数字化、AI人工智能

解锁AI智能体——颠覆式革新你的办公效率

随着人工智能技术的飞速发展,传统企业在数字化转型中面临着巨大的机遇和挑战。人工智能不再只是一种概念,它已经成为企业管理的关键驱动力之一。ChatGPT为代表的大语言模型,SD/Mindjourey绘图

杜新星
授课讲师
杜新星
AI应用与效能提升实战专家
讲师详细介绍 →

课程背景BACKGROUND

随着人工智能技术的飞速发展,传统企业在数字化转型中面临着巨大的机遇和挑战。人工智能不再只是一种概念,它已经成为企业管理的关键驱动力之一。ChatGPT为代表的大语言模型,SD/Mindjourey绘图,Sora视频生成等工具,为企业带来了全新的管理方式和商业机会。

随之而来,伙伴们都有一个担心,AI会取代人类吗?

我们也看到,很多企业已经借助AI布局新的岗位,取得了巨大的成就。未来属于AI,更属于能够掌控和运用AI的职场人。

近年来,AI智能体技术持续创新突破,众多无代码智能体工具如雨后春笋般涌现,以“扣子”等为代表,它们极大地降低了技术门槛,让职场精英无需深厚的编程功底,也能轻松上手并熟练运用智能体技术。这些智能体工具深度融入职场的各个层面,助力职场人实现工作流程的自动化与智能化升级,进而释放出更多宝贵的时间与精力,使其能够全身心投入到更具创造性的核心工作之中。

本培训课程将全方位、深度剖析AI智能体(Agent)在办公自动化领域的应用技巧。从宏观的发展趋势解读,到具体的实战应用指导,课程内容丰富、实用性强。通过学习,您将能够开启自动化办公的新篇章,率先迈入AI智慧办公的新时代,让AI智能体成为您职场进阶的有力助推器,助您在激烈的职场竞争中脱颖而出,引领行业前沿。

课程安排ARRANGEMENT

课程时长
1天,6小时
适用对象
企业全员
授课方式
理论讲授+实际案例拆解+分组讨论+互动式操作练习

课程收益BENEFITS

意识:理解AI智能体对企业管理的重要性和组织效能提升的价值
知识:掌握AI智能体开发的基本原理、应用场景
技术:学会一套智能体开发的技术,通过一步一练,带着问题而来,带着成果回去
提效:融会贯通,举一反三,用AI思维武装个体和组织,优化并提升各场景下的业务效率

课程大纲OUTLINE

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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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