▲AI 認知與理念塑造：構建系統的(de)(de) AI 認知框架(jia)，理(li)解智能(neng)體概(gai)念(nian)與(yu)應用場景，樹立(li)主動(dong)駕馭 AI 提(ti)升業(ye)務的(de)(de)理(li)念(nian)。

▲業務(wu)流程深度優化(hua)：學會精(jing)準分析業務流(liu)程，識別關鍵(jian)節(jie)點與(yu)(yu)痛(tong)點，優(you)化流(liu)程架構(gou)，實(shi)現(xian)高效執行與(yu)(yu)持(chi)續創新。

▲智(zhi)能(neng)體設(she)計(ji)開(kai)發實操(cao)：掌握智能體設(she)計全流(liu)程(cheng)技能，包括平臺操作、插件選用(yong)、工作流(liu)構(gou)建，能獨(du)立(li)開發實用(yong)智能體。

▲智(zhi)能體部(bu)署應用保障：能夠順利部署智(zhi)能體(ti)至(zhi)業(ye)務(wu)系統，精(jing)通調試優化，確保其穩(wen)定運(yun)行，助力業(ye)務(wu)智(zhi)能化轉(zhuan)型。

導(dao)入：AI無(wu)處不在

1、醫(yi)療(liao)、物(wu)流(liu)等各領域 AI 應用(yong)成果

2、未來我們應該(gai)考(kao)慮的，不是被 AI 替代，而是駕馭 AI

3、AI 智能體的應(ying)用

第(di)一模塊(kuai)：AI助力業(ye)務(wu)梳理，錨(mao)定高價值區(qu)

情景(jing)1：AI智能體的風波(bo)

在一次業(ye)務(wu)會議(yi)上，各部門經理(li)對工(gong)作流(liu)(liu)程(cheng)中的瓶(ping)頸爭論不(bu)休。引(yin)入AI智(zhi)(zhi)能體梳理(li)業(ye)務(wu)流(liu)(liu)程(cheng)，但智(zhi)(zhi)能體分析結果與預(yu)期不(bu)符，引(yin)發爭議(yi)。

1.理(li)解業務愿景和戰略-企業價(jia)值鏈

2.成功(gong)的企(qi)業會花費更多的時間和資(zi)源在價值鏈分析(xi)上(shang)。

（1）識別競爭(zheng)優勢與弱(ruo)點

（2）優化資(zi)源配(pei)置與成(cheng)本控制

（3）促進持(chi)續創新與改(gai)進

3.識別業務痛點找到(dao)改進(jin)空間是提升企業競爭(zheng)力的(de)有效手段(duan)

4.業(ye)(ye)務“扁(bian)鵲”-企業(ye)(ye)價值鏈分析(xi)的AI智能體。

（1）數據準(zhun)備(bei)與導入

（2）配置分(fen)析參數(shu)與目標

（3）運行分(fen)析并獲取(qu)報告

（4）應用(yong)結果與持續優化

5.選題：基于“企業(ye)價值(zhi)鏈(lian)”智(zhi)能體的業(ye)務診(zhen)斷與梳理

（1）企業基礎(chu)活(huo)動(dong)分析

（2）企業支持活動分析

（3）企(qi)業(ye)提升(sheng)效益的策略

6.練習：錨定智能體開(kai)發的業務節點(dian)與方向

第二(er)模(mo)塊：AI智能體選模(mo)式，明(ming)確(que)運作架構

情景2：架構難，破(po)解更難

團隊(dui)決定(ding)采(cai)用AI智能(neng)體優(you)化工作流，但在選擇單智能(neng)體還是多智能(neng)體模式時陷入僵局。經過反(fan)復測試(shi)，也沒解(jie)決架構設計的難題。

1.基于業(ye)務節點的工(gong)作流梳理

（1）要素(su)法

（1）流程法

2.流(liu)程建模工具(ju)： BPMN（Business Process Modeling Notation）的繪制方法

3.AI智(zhi)(zhi)能體的單(dan)智(zhi)(zhi)能體&多智(zhi)(zhi)能體

4.“流(liu)程(cheng)圖達人”智能體-基于崗位流(liu)程(cheng)的(de)AI智能體的(de)模式適用性評估

5.確(que)定智能(neng)體的角色與(yu)功能(neng)

6.案(an)例分(fen)析：課(ke)程開(kai)(kai)發智能(neng)體(ti)開(kai)(kai)發的(de)關鍵流程分(fen)析

7.練(lian)習：BPMN的AI智能體崗位流(liu)程(cheng)梳理(li)練(lian)習。

第三模塊：AI建知(zhi)識庫建立，積累智慧資源

情景3：一(yi)波未(wei)平，一(yi)波又起

為了建立全面的(de)知識庫，團隊嘗(chang)試(shi)從(cong)各種渠道收集信息，卻發現測試(shi)的(de)時候數(shu)據雜亂無章。團隊的(de)AI專家也陷入了僵尸。

1.知識庫：企業創造持久競(jing)爭(zheng)優(you)勢的利器

2.知識庫應該從業(ye)務中來，到(dao)業(ye)務中去

 （1）企(qi)業內部的知識來源（如文檔、員(yuan)工經驗等(deng)）

 （2）企業外部知識(shi)（行(xing)業報告、學術文獻等）

3.知識(shi)庫梳理工具(ju)：崗位知識(shi)圖(tu)譜

4.知識庫(ku)的結(jie)構：SKA

（1）選擇創(chuang)建(jian)方式(shi)：文本、表格、圖片

（2）上傳訓練文檔

（3）分(fen)段與清洗處理

（4）工作流中(zhong)添加知(zhi)識(shi)庫

（5）運行反(fan)饋

5.基于工作流(liu)程(cheng)的崗位任務梳理

（1）從(cong)工(gong)作(zuo)流程到崗位(wei)關鍵任(ren)務

（1）崗位(wei)關鍵任務的能(neng)力要(yao)求：ASK

6.基于崗位勝任力的(de)知(zhi)識收集(ji)

（1）企(qi)業(ye)內部的知(zhi)識(shi)（如文(wen)檔(dang)、員工經驗等）

（2）企業(ye)外部知識（行業(ye)報告、學(xue)術文獻等）

7. 練習：崗位知(zhi)識庫-崗位知(zhi)識圖譜(pu)

第四模塊：AI提示詞工(gong)程，精煉引導語言

情景4：提(ti)示詞優化的(de)不平(ping)凡之路(lu)

在設計智能(neng)體時，團隊發(fa)現提(ti)示詞不夠精(jing)準(zhun)導(dao)致智能(neng)體反應遲鈍。反復調整優化，還是未(wei)能(neng)達到逾期(qi)效果。

1.提示詞：定義智能體的(de)提示詞與觸發條件(jian)

2.案例：簡單(dan)任務場景下的(de)提示(shi)詞示(shi)例

3.測試提示詞在不同(tong)場景下的(de)表現

4.提示詞框架：BARD、APE、RACE、BROKE、

5.萬能提示(shi)詞公式：設定+背景+任(ren)務+輸出(chu)

6.崗(gang)位知識的結構化：提(ti)示詞撰寫(xie)

（1）角色設定

（2）背景描述

（3）任務布(bu)置(zhi)

（4）輸出要求(qiu)

7.AI提示(shi)詞智能(neng)體：自動優化提示(shi)詞

8.練習：撰寫提示詞(ci)

第五模(mo)塊(kuai)：“堂積木”AI智能體，建工作流節點

情景5：積(ji)木？積(ji)木！

團(tuan)隊在構建智(zhi)能(neng)體的(de)(de)工(gong)作流時難以(yi)確定節點之間的(de)(de)邏(luo)輯(ji)關系。逐步測試并調整，也未(wei)能(neng)建立高(gao)效(xiao)的(de)(de)工(gong)作流。

1.確定各類插件的適用(yong)

2.設(she)計(ji)節點間的流(liu)轉邏輯與(yu)條件

3.確保工作流的(de)高效(xiao)與順暢

4.基于提(ti)示詞的AI智能(neng)體的“積(ji)木”式工(gong)作流(liu)

（1）嵌入工作(zuo)

5.“堂積木(mu)”AI智能體(ti)工作流創(chuang)建

（1）判斷

（2）檢索

（3）調用(yong)

（4）加工

（5）輸出

6.AI智能體的工作流節(jie)點的評估(gu)與優化

7.練(lian)習：基(ji)于業務流程的工作(zuo)流節(jie)點選(xuan)擇與(yu)應用

第六模塊(kuai) AI智能(neng)體測評調試(shi)，確保輸(shu)出質量

情景6：輸(shu)出(chu)質量(liang)提升記

智(zhi)(zhi)能體(ti)初次運行時，正當大家興奮的等(deng)待(dai)輸(shu)出(chu)(chu)內容時，然而輸(shu)出(chu)(chu)結果不盡如人意。很(hen)明顯，智(zhi)(zhi)能體(ti)這(zhe)樣的輸(shu)出(chu)(chu)質量，難(nan)以滿足業(ye)務需(xu)求。

1.進行系(xi)統功能測試與(yu)性(xing)能評估(gu)

2.收集用(yong)戶反(fan)饋與使用(yong)數據

3.根(gen)據反饋(kui)進(jin)行迭(die)代(dai)優化

4.AI智能體產(chan)出要求(qiu)分析

(1)產(chan)出要求概述(shu)

(2)輸出(chu)預(yu)設問題及(ji)達標標準

5.實踐(jian)：調試輸出成(cheng)果的格式與描述(shu)

確定輸(shu)出結果(guo)的格(ge)式要求，如文本、數(shu)據表格(ge)、圖表等

調整格式以(yi)提(ti)高(gao)可讀性和用戶體驗

評(ping)估(gu)智能體輸出內(nei)容的清晰度和(he)準確性

第七模塊 AI智能體結(jie)合場景，實(shi)現(xian)發(fa)布應(ying)用

情(qing)景(jing)7：發(fa)布應用考驗

當團(tuan)隊準備(bei)將(jiang)智(zhi)能體(ti)部署到實際應(ying)用(yong)中時，遇到了API接口兼容(rong)性問題。業(ye)務部門的(de)領導非常關注(zhu)新(xin)智(zhi)能體(ti)能否集(ji)成到微(wei)信平臺。

1.制定發布平臺:AI智能體的(de)可發布途徑介(jie)紹

2.教(jiao)學主(zhu)流(liu)平臺(tai)API端口(kou)的(de)接入

3.實踐(jian):如何(he)鏈接API端(duan)口(kou),發(fa)布(bu)AI智能體

(1) 如何(he)將AI智能體集成到微信群

(2) 如何從將AI智能(neng)體(ti)功能(neng)嵌入公眾(zhong)號

(3) 如何在官網上部署AI智能(neng)體

4. 練(lian)習：AI智能體如何發布(bu)在(zai)微信群

5. AI智能(neng)體使用注(zhu)意事項