意識(shi)：理(li)解AI智能體對企(qi)業管理(li)的重要性(xing)和組織(zhi)效能提升的價值

知識(shi)：掌握(wo)AI智(zhi)能體開發的(de)基本原理(li)、應用場景(jing)

技術：學會一(yi)套智能(neng)體開(kai)發(fa)的技術(shu)，通(tong)過(guo)一(yi)步一(yi)練，帶著問題而(er)來，帶著成果回去

提效：融會貫通，舉一反(fan)三(san)，用AI思維(wei)武裝個體(ti)和組(zu)織，優(you)化并提升各(ge)場景下的業務效率

第一講：從AIGC到AIAGENT

案例：AI應用如何影(ying)響我們的(de)工作

——國內外生AIGC發展應用介紹(shao)

一、AI輔助工(gong)作效能提(ti)升的三(san)個階段

階(jie)段(duan)一(yi)：AlEmbedded模式

階段二：Copilot模(mo)式

階段(duan)三：Alagent模式

討論：AI智能體的是(shi)什么？有什么作(zuo)用？

思考(kao)：AI智(zhi)能(neng)體工作(zuo)的常見(jian)應用場景？

二、基于LLMAI智(zhi)能體(ti)工作流的全面(mian)了解

1. AIAgent定義

——人工智(zhi)能代理，能夠感知(zhi)環境、進行自(zi)主理解、決策和執行動(dong)作的智(zhi)能體

2. 基于LLMAI的AIAgent組成(cheng)模塊(kuai)

——大腦模(mo)塊：LLM+記憶+任務規劃

——感知(zhi)模(mo)塊：信息輸入

——行動(dong)模塊：文本輸出+工具調(diao)用(yong)+具身(shen)行動(dong)+…

3. AIAgent工(gong)作原理

——輸出處理

——理(li)解(jie)和分析

——決(jue)策(ce)制定

——行動執行

——反饋與學習

三(san)、AI智能(neng)體的三(san)大核心組件

1. 提(ti)示(shi)詞

——調用LLM能力的接口

2. 插(cha)件

——第三方工具(ju)集，實(shi)現定制化的需求解決

3. 知(zhi)識庫

——結構化，組(zu)織化的信(xin)息(xi)結合，存儲、管理、檢索大量的知識數據

4. 記憶(yi)系統(tong)

——獲取(qu)、存儲(chu)、保留和檢索信息(xi)的過程

5. 工作流

——任務(wu)和(he)活動按照預定的規則(ze)和(he)順序進行，完成特(te)定的業務(wu)目標

四、Deepseek的能力特點

1. 代碼(ma)開源：私有化部署

2. 平民價格：人人都用(yong)得起(qi)

3. 推理模型(xing)：基(ji)于(yu)人腦(nao)思維的推理過程

案例：基于企業知識庫的智能(neng)體(ti)【別劇一格產品助理】應用(yong)剖析(xi)

第二講：AI智(zhi)能體的快速認知

導入：AI智能體開發的流程

1. 明(ming)確(que)達(da)成目標(biao)

2. 搭建業務邏輯(ji)

3. 設計用戶界面

4. 測試(shi)運(yun)行優化

5. 發(fa)布(bu)收(shou)集反饋

核心一：智能體開發前的(de)準備(bei)

1. 需(xu)求分析(xi)：像(xiang)開發產品一樣(yang)思考(kao)

——基礎信息(xi)分析（項目名稱，目標用(yong)(yong)戶，應用(yong)(yong)場景，價(jia)值主張）

——功(gong)能需求分(fen)析（核心功(gong)能，輸入/輸出，模態支持(chi)，交互流程）

——技術需(xu)求(qiu)分析（數(shu)據需(xu)求(qiu)，模型需(xu)求(qiu)，部署環境，集成需(xu)求(qiu)，性能指(zhi)標）

——非功能需求分(fen)析（安全性(xing)，可擴(kuo)展性(xing)，容錯性(xing)）

2. 業務邏輯拆(chai)解：對工(gong)作(zuo)流(liu)程(cheng)進行梳理(li)

——拆解工作步驟

——明確(que)操作內容(rong)

——工(gong)作輸入與輸出

——參與角色

——痛點(dian)/優化點(dian)

3. 解讀：智能體(ti)開發(fa)需求分析表

核心(xin)二：RAG的基本原理和工作流程(cheng)

1. 核心原理(li)——知識庫是(shi)降低AI幻(huan)覺的(de)有力(li)手(shou)段

2. RAG的核心(xin)邏輯

——知(zhi)(zhi)識(shi)外置(zhi)化：將(jiang)大部(bu)分知(zhi)(zhi)識(shi)存儲(chu)在外部(bu)知(zhi)(zhi)識(shi)庫中，而(er)非(fei)完全依賴模(mo)型參數中的知(zhi)(zhi)識(shi)

——動(dong)態知識(shi)(shi)獲取：在生成回答前，先從知識(shi)(shi)庫中(zhong)檢索相關文檔片段

——上下文增強：將(jiang)檢(jian)索到的相(xiang)關信息(xi)作為上下文提供給生成模(mo)型(xing)

3. RAG的工作流程

——檢索階(jie)段(duan)（Retrieval）：用戶查詢-向量轉換-知識庫搜(sou)索-返回top-k片段(duan)

——生成階段（Generation）：查詢與(yu)檢索組合-模型增強(qiang)上下文生成-輸(shu)出回(hui)答(da)

核(he)心三：RAG的三種檢索模式

1. 關鍵詞檢索（全文(wen)檢索）(Full-TextSearch)

2. 語(yu)義檢索（SemanticSearch）

3. 混(hun)合檢索(suo)（HybridSearch）

核心四：AI智能(neng)體中結(jie)構(gou)化(hua)指(zhi)令的編(bian)寫(xie)規范（三個角色設定）

練習：CRISPE結構化指令(ling)的編寫

1. USER

2. ASSISTANT

3. SYSTEM

核心五：AI智(zhi)能體指(zhi)令編寫的6個核心技巧

1. 編寫清晰(xi)的指令

2. 扮(ban)演角(jiao)色

3. 合理使(shi)用分(fen)割符

4. 給出(chu)具體的執(zhi)行步驟(zou)

5. 給出示(shi)例

6. 拆分復雜任務

討論(lun)：如(ru)何借助(zhu)deepseek快速(su)編(bian)寫智能體指令

練習：明確要(yao)解決(jue)的業務問題，確定(ding)開發目標

第三講：AI智能體開發實戰(zhan)

案例(li)：SUPER大腦(nao)智(zhi)能體制作演示

練(lian)習(xi)：借助扣子/智譜清言(yan)快速制作一個智能體

AI智能體制(zhi)作平臺：扣子(zi)組件的(de)介紹

第(di)一步：智能(neng)體設置

1. 設定智能體的(de)目(mu)標和邊界(jie)

2. 明確單個還是多個Agent

3. 公有(you)大(da)模型、插件工具介紹

討論：如何在智能(neng)體平臺（扣子）部署滿血(xue)版(ban)deepseekR1

第二步：信(xin)息與數據搜集

1. 知(zhi)識庫的數據上傳方法

2. 知識(shi)庫的數據清洗規則(ze)

3. 知識庫的數據(ju)切割設(she)置

4. 知識庫的(de)命(ming)名和編排

第三(san)步：智能體提示詞(ci)設置

1. 提(ti)示詞的編寫范本

2. 借助AI功(gong)能，自動優(you)化提示(shi)詞

第四步：插件的調用

1. 插件選用入口

2. 插件(jian)的選擇與配置

討論：如何調用滿血(xue)版(ban)deepseekR1大(da)模型(xing)

第五步：工(gong)作流(liu)的設置(zhi)

1. 共用(yong)工(gong)作流的調用(yong)

2. 工作(zuo)流編寫的節點設(she)置

3. 工(gong)作(zuo)流編寫的接口調用原則(ze)

4. 工(gong)作流的(de)測試與調試

5. 工(gong)作流的發布(bu)

第六步：智(zhi)能體測試

1. 根據測(ce)試結果(guo)，調(diao)整描述(shu)

2. 根據測試(shi)結果(guo)，調整(zheng)提示(shi)詞

3. 根(gen)據測試(shi)結(jie)果，調整(zheng)工作流(liu)

第七步(bu)：智能體的發(fa)布

1. 智能(neng)體發布到扣子(zi)的設(she)置方(fang)法(fa)

2. 智能體發布到微信公眾號的設置方法

3. 智能體發(fa)布到飛書的設置方法

4. 智能體發布到抖音(yin)的設置(zhi)方法(fa)

練習：根據(ju)選(xuan)定的開發(fa)項目，一步一練

第四講：AI如何賦能業務場景（實戰(zhan)演練）

1. AI智能(neng)體，未來發(fa)展新趨勢，將AI嵌入工作流程，解決(jue)實際(ji)業務問(wen)題

2. 借(jie)助DIFY平(ping)臺(tai)私(si)有化部(bu)署，搭建企業的(de)智能(neng)體平(ping)臺(tai)

3. 借助智能體，搭建企(qi)業知識庫平臺，構筑企(qi)業經驗傳承(cheng)

4. 案例：企業問答系統的搭建

課程總結，答疑