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数字化、AI人工智能

企业效率革命:AI agent(智能体+AI应用产品)搭建实战

随着人工智能技术的迅猛发展,AI已经深刻改变了企业竞争的方式,特别是智能体(Agent)技术的出现,让AI辅助企业进入了一个全新阶段。通过零代码开发智能体,企业过去需要人工完成的很多动作,例如:内容创

谢海林
授课讲师
谢海林
AI企业级应用实战专家
讲师详细介绍 →

课程背景BACKGROUND

随着人工智能技术的迅猛发展,AI已经深刻改变了企业竞争的方式,特别是智能体(Agent)技术的出现,让AI辅助企业进入了一个全新阶段。通过零代码开发智能体,企业过去需要人工完成的很多动作,例如:内容创作、数据分析,流程协作等多方面工作。都可以通过智能体或者AI应用来自动化完成。让企业中大部分重复的工作可以被AI所替代,人脑中大部分的信息可以AI可以成为企业的资产,大幅减少企业对员工的依赖。

当前企业面临效率提升的三大核心痛点:一是数据孤岛严重,企业内部决策、调研等非公开数据难以被AI模型有效利用,导致智能体输出与业务需求脱节;二是模型准确性不足,通用大模型易产生“幻觉”,错误信息可能引发决策风险;三是技术门槛与成本高,中小企业缺乏专业团队和资金投入,传统AI部署周期长、适配难。这些问题导致企业数字化转型陷入“看得到效益,却用不起AI”的困境。

本课程正是基于这一背景,聚焦国产AI应用开发扣子平台的开发用和应用。课程将从AI基础知识入门,到扣子智能体搭建开发与应用,形成完整的学习路径。通过两天的系统学习,学员将能够理解AI的基本原理,0代码搭建属于企业某岗位的智能体,某部门的应用,彻底改造企业效率。

课程安排ARRANGEMENT

课程时长
2天,6小时/天
适用对象
企业老板、企业管理者、希望提升工作效率的企业员工
授课方式
理论讲解(20%)+工具使用(50%)+实践操作(30%)

课程收益BENEFITS

1. 掌握AI思维理解能力:掌握AI的基本原理和能力边界,建立与AI高效协作的思维模式,能够准确识别AI的优势和局限性,避免盲目依赖。
2. 掌握AI沟通表达能力:熟练掌握提示词编写的技巧和框架,能够与AI进行精准有效的沟通,获取高质量的创作成果,显著提升工作效率。
3. 掌握智能体开发能力:无需编程基础,也能在Coze平台上独立开发适用于不同场景的智能体,实现创作流程的自动化和智能化,为日常工作减负增效。
4. 掌握创新应用整合能力:能够结合自身工作场景,灵活整合各类AI工具和方法,打造个性化的AI辅助工作流程,持续提升工作效率和创作质量。

课程大纲OUTLINE

  • 章节目标:建立AI的基础认知,理解使用AI使用的核心精髓。
  • 一、生成式AI是什么?
  • 1. AI大模型介绍
  • 举例:deepseek R1 deepseek V3
  • 2. AI VS搜索引擎
  • 3. 生成式AI的本质
  • 二、AI应用场景
  • 1. 智能对话与问答交互
  • 2. 工业流水线智能制造
  • 3. 智能家居自动化控制
  • 4. 远程医疗智能诊断
  • 三、AI的局限性
  • 1. 不可解释性
  • 2. 真实性存疑
  • 3. 数据安全性
  • 四、利用AI工作的正确思路
  • 1. 明确战略定位与场景选择
  • 2. 掌握AI任务处理核心技巧
  • 3. 重视伦理风险与动态优化
  • 五、撰写优质提示词的方法
  • 1. 明确任务要求:指令、角色、上下文、输出格式
  • 2. 语言简洁明确,结构清晰
  • 3. 提供示例和具体要求
  • 4. 持续迭代优化
  • 实战演练:如何做出一份3个月健身计划
  • 1)用smart法则明确锻炼身体的目标
  • 2)投喂给deepseek自身情况,个人喜好
  • 3)让deepseek作为一个健身教练输出健身计划
  • 4)互动调整计划效果,输出一份完整的健身计划
  • 成果输出:通过练习,输出一份完整的健身计划。
  • 章节目标:使学员熟悉智能体的基础概念、了解开发工具,为智能体开发实践做好准备。
  • 一、智能体的基础认知
  • 1. 什么是AI智能体
  • 2. AI智能体的特点
  • 1)自主性
  • 2)持续学习与适应性
  • 3)环境交互与协作能力
  • 3. AI智能体的应用场景
  • 1)用AI智能体找销售线索
  • 2)用AI智能体当智能客服
  • 3)AI智能体当HR简历筛选师
  • 二、智能体的核心技术
  • 1. 监督学习
  • 2. 无监督学习
  • 3. 神经网络技术
  • 4. NLP自然语言处理
  • 三、智能体的架构
  • 1. 单体架构
  • 2. 分布式智能体架构
  • 3. 微服务架构
  • 4. 硬件与软件结合
  • 四、智能体的开发工具与平台
  • 1. 扣子平台
  • 2. 腾讯元器
  • 3. 飞书
  • 4. 影刀RPA
  • 5. 微软BotFramework企业平台
  • 6. 开源代码:LangChain 开源框架
  • 章节目标:了解开发工具coze的基本使用,开发出最简单的第一个智能体。
  • 一、认识coze平台
  • 1. coze平台的特点:零代码开发
  • 2. coze平台的操作界面与基本使用方法
  • 3. coze平台的核心功能:指令集,工作流,知识库
  • 二、设计第一个智能体的步骤
  • 1. 分析用户需求和应用场景
  • 2. 确定智能体的目标与任务
  • 3. 制定智能体的功能和特性
  • 4. 设计功能实现流程
  • 三、第一个智能体人工搭建的步骤
  • 1. 选择合适的智能体模型
  • 2. 创建智能体
  • 3. 使用AI平台的图形化界面创建智能体
  • 4. 配置智能体的参数和属性
  • 5. 添加智能体的功能和行为
  • 6. 发布智能体
  • 四、第一个智能体AI搭建的步骤
  • 1. AI搭建智能体
  • 1)创建智能体
  • 2)配置智能体参数
  • 3)调试与测试
  • 4)发布智能体
  • 2. 调优智能体提示词
  • 1)AI调优
  • 2)提示词模板
  • 3)自身经验
  • 实战演练:搭建一个客服机器人智能体
  • 1)用Coze创建一个智能体
  • 2)用AI填写智能体提示词
  • 3)智能体配置用户输入
  • 4)智能体测试
  • 成果输出:搭建一个客服机器人智能体
  • 章节目标:通过典型场景实战,掌握智能体全流程开发
  • 一、知识库——让AI更加精准
  • 1. 添加知识库
  • 2. 创建知识库(文件、表格、图片)
  • 3. 维护知识库
  • 二、卡片——让AI输出更符合用户阅读习惯
  • 1. 豆包卡片
  • 2. 飞书卡片
  • 3. 新建一个自定义卡片
  • 4. 新创建一个机器人
  • 三、插件——使用别人现成的工具
  • 1. 引用官方插件
  • 2. 无授权插件
  • 3. 创建自定义插件
  • 四、工作流——自动化完成复杂的业务流程
  • 1. 工作流的节点
  • 2. 节点的输入和输出
  • 3. 节点的五大类别
  • 1)大模型节点
  • 2)知识库节点
  • 3)选择器节点
  • 4)数据库节点
  • 5)插件节点
  • 实战演练:设计一个智能客服机器人
  • 1)创建机器人
  • 2)添加属于专门的知识库
  • 3)创建工作流
  • 4)测试验证
  • 成果输出:搭建一个带有业务属性的智能体。
  • 章节目标:学员将开发好的智能体应用到实际工作中,并不断优化其性能和效果。
  • 一、智能体的部署与应用
  • 1. 智能体的微信部署
  • 2. 智能体的发布
  • 1)飞书发布
  • 2)网页发布
  • 3. 智能体的日常使用流程
  • 1)定期自动化执行
  • 2)对话式触发执行
  • 3)持续迭代优化
  • 4. 智能体使用的注意事项
  • 1)保持系统简单性
  • 2)注意保护企业敏感数据
  • 3)明确范围和场景定义
  • 二、智能体的持续优化
  • 1. 基于用户反馈的智能体优化
  • 2. 指令集的迭代与完善
  • 3. 知识库的更新与维护
  • 三、智能体与工作流的整合
  • 实操演练:发布智能客服机器人
  • 1)发布智能机器人到线上
  • 2)明确现实场景中的测试用例
  • 3)调优提示词,确定问题结果符合业务需求
  • 4)搭建智能机器人的用户运营数据
  • 成果输出:智能机器人发布上线,并且具备初步的能力
  • 章节目标:学员将学会另外一种智能体,开发AI应用。
  • 一、什么是AI应用
  • 二、AI应用前端页面搭建
  • 1. 前端容器布局
  • 2. 前端组件配置
  • 三,AI应用后端系统搭建
  • 1. AI应用后端数据接入
  • 2. AI应用逻辑处理
  • 3. AI应用输出控制
  • 4. AI应用性能监控工具链
  • 实操演练:AI多语言翻译应用
  • 1)明确系统需求,确定目标
  • 2)搭建前端页面
  • 3)搭建后端流程
  • 4)前后端联调测试
  • 5)AI应用上线
  • 成果输出:AI多语言翻译应用上线
  • 课程总结与实战
  • 1. 复习今日课程内容
  • 2. 探讨AI智能体未来趋势
  • 3. 用AI做AI学习计划
  • 4. 拍合照
  • 5. 课程反馈填写

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