課程分類： DS賦能運用
課程目標：
培訓目標
本課程將幫助學員：
了解智能體的基本概念及其構建方法；
掌握基于大模型開發智能體的核心技術；
深入學習智能體的六大關鍵要素及其優化方法；
結合企業實際場景，構建可落地的智能體應用方案；
通過實戰演練，完成一個完整的智能體開發項目。
培訓收益
完成本課程后，學員將獲得：
智能體開發全流程技能，可獨立構建企業級智能體；
多行業應用能力，掌握智能體在不同業務場景中的實踐經驗；
項目實戰經驗，通過動手實踐完成從0到1的智能體開發；
企業落地策略，理解如何將智能體無縫集成至企業現有系統；
技術前沿洞察，掌握智能體未來發展趨勢及創新應用方向。
課程對象：
課程時間：2天（共12小時）
第一章：快速進入智能體的世界（創建一個AI助手）
目標：了解智能體的基本概念，掌握創建智能體的核心流程
1.智能體的定義與發展
o什么是智能體（Agent）？
o智能體的發展歷程及前沿趨勢
o傳統AIvs.現代智能體
2.構建智能體的基本框架
o智能體的核心架構解析
o運行環境與工具鏈準備
o主流智能體開發平臺概覽（Langchain、ChatGPTAPI、COZE等）
3.創建你的第一個AI助手
o從0到1：快速搭建一個簡單的AI助手
o智能體的初步交互與測試
oAI助手的優化與擴展
第二章：開發Agent（智能體）
目標：了解智能體的核心構建過程，掌握基礎開發技能
1.智能體基礎設置
o選擇適合的底層大模型（GPT-4,Claude,Gemini等）
oAPI調用與參數配置優化
o智能體的身份、角色與行為設定
2.為智能體添加技能（FunctionCalling/ToolUse）
o智能體如何調用外部工具和插件
o多步推理與復雜任務處理
oAPI整合：讓智能體具備執行任務的能力
3.為智能體添加知識（RAG向量知識庫）
o什么是RAG（RetrIEval-AugmentedGeneration）？
o如何構建和優化智能體的知識庫
o企業內部知識接入：私有數據庫、文檔解析等
4.為智能體添加記憶（MemoryPersistence）
o長短期記憶管理：如何讓智能體“記住”用戶信息
o存儲方式：向量數據庫vs.傳統數據庫
o記憶優化：如何防止智能體“遺忘”關鍵信息
5.智能體的預覽與調試
oDebugging智能體：常見錯誤與解決方案
o日志分析與反饋機制優化
o性能優化技巧：降低API調用成本，提高響應速度
6.智能體的發布與部署
o云端vs.本地部署方案
o智能體API封裝與對外提供服務
o生產環境優化與維護
第三章：Agent智能體六要素
目標：深入理解智能體的關鍵組成部分，并學會優化其功能
1.工作流（Workflow）
o如何設計高效的智能體工作流
o任務分解與執行優化
o多智能體協作機制
2.插件（Plugins）
o主流插件生態介紹
o自定義插件開發與集成
3.知識庫（KnowledgeBase）
o采用向量數據庫增強智能體的知識能力
o知識更新與維護策略
4.提示詞（PromptEngineering）
o高效Prompt設計技巧
oChainofThought（CoT）推理方法
oSelf-Reflection機制優化
5.數據庫（Database）
o智能體如何高效管理和存儲數據
o結構化vs.非結構化數據處理
6.音色（Voice&Tone）
o調整智能體的語氣與風格
o讓智能體具備品牌化表達能力
第四章：Agent智能體的最佳實踐分享
目標：學習智能體在不同業務場景中的實際應用案例
1.行業化應用案例
o電商客服智能體：自動化客戶支持
o金融風控智能體：智能化風控模型
o醫療診斷智能體：輔助醫生進行診斷
2.業務流程化應用案例
o智能化營銷助手：個性化營銷自動化
o企業內部智能體：知識管理與企業自動化
o自動化合規審查：法律法規智能分析
第五章：Agent大亂斗（智能體開發實戰演練）
目標：通過項目實戰，掌握完整的智能體開發流程
1.組隊挑戰賽：從0到1構建智能體
o團隊協作開發智能體應用
o需求分析與設計方案制定
o開發、測試與優化
2.現場智能體對決：比拼智能體能力
o任務挑戰賽：讓智能體完成實際任務
o評估標準與優化建議
3.復盤與優化分享
o代碼結構解析與優化策略
o未來拓展方向與可持續升級方案
5.培訓總結
回顧智能體開發的核心要點
討論企業級智能體的未來發展趨勢
課后資源推薦與進階學習路徑
培訓方式
講授+實操：理論結合實踐，實時編碼演練
案例分析：拆解真實企業應用案例
分組競賽：以團隊方式完成智能體開發挑戰
