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4006-900-901

AI智能體工程:從對話工具到自主任務執行

參加對象:技術決策者,開發工程師,業務管理者,HR/培訓負責人
課程費用:電話咨詢
授課天數:2~3天(2天授課版本,3天訓練營版本)天
授課形式:內訓
聯系電話:4006-900-901 / 17717312667(小威)

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課程背景  COURSE BACKGROUND

      隨著DeepSeek等國產大模型崛起,AI智能體技術正從“對話工具”向“自主任務執行體”躍遷。企業面臨三重矛盾:技術斷層:72%企業員工對AI理解僅停留在聊天層面,無法駕馭智能體的任務拆解與流程編排能力。效率瓶頸:傳統開發需3周+的智能體搭建,現可通過Coze等平臺縮短至2小時,但缺乏系統方法論指導。倫理風險:30%企業因數據泄露、幻覺決策等問題暫停AI項目,亟需建立技術-風控雙軌能力。

      本課程以“認知-技術-場景”為軸,幫助企業跨越AI應用鴻溝,實現從被動響應到主動賦能的轉型。

課程收益  PROGRAM BENEFITS

● 掌握智能體四能力架構,構建感知-決策-行動-進化閉環設計能力(基于ReAct框架)

● 精通智能體開發全流程,具備架構設計/RAG增強/工具鏈集成實戰能力(含Coze/Dify平臺實操)

● 應用多場景智能體方案, 輸出醫療/金融/教育領域落地策略(規避15類失敗陷阱)

● 構建智能體風控體系,掌握幻覺檢測/沙箱測試/三階審核等防御能力

● 設計跨平臺工作流,實現多工具調用與API網關集成能力

課程大綱  COURSE OUTLINE

導入:

1. 能力圖譜

1)認知破壁:解構AI智能體“感知-決策-行動”閉環

2)技術穿透:掌握智能體開發四階流程:目標定義→工具調用→工作流編排→倫理風控

2. 破冰行動:

[姓名]-[行業]-[最想用智能體解決的痛點]-[期待產出]

3. 設置痛點墻貼士

 

第一講:認知模塊——智能體基礎:從認知到架構設計

一、AI智能體的元認知

AI智能體:“環境感知→自主決策→工具執行”的閉環系統

對比傳統AI:被動響應 VS 智能體:主動規劃

二、智能體的核心四能力

1. 感知:多模態輸入(文本/圖像/傳感器數據)

2. 決策:基于LLM的推理鏈(CoT技術實現因果推斷)

3. 行動:API工具調用(如支付/導航/ERP系統)

4. 進化:ReAct框架下的持續學習

三、AI智能體與傳統AI模型的區別

1. 任務維度不同

單一場景固定任務 VS 跨平臺復雜任務流

案例對比:客服機器人(傳統) vs 京東采銷助手(全流程跟單)

2. 交互方式不同

問答式響應 VS 主動規劃+工具調用

案例對比:ChatGPT回答問題 vs AutoGPT自動寫代碼+執行

3. 進化能力

需人工重新訓練 VS 實時反饋優化策略

案例對比:深度學習模型迭代需周 vs 榮耀YOYO日進化3次

四、AI智能體的發展歷程和現狀

1. 技術演進三階段

1)框架構建期(2023):AutoGPT實現任務分解→執行閉環

2)平臺孵化期(2024):GPTs/扣子平臺降低開發門檻(百度文心吸引80萬開發者)

3)行業滲透期(2025)

政務:“城市超級智能體”實現跨部門協同

醫療:深圳AI醫院部署手術/診療多智能體協作

2. 政策加速器:北京/上海2025新政——對通用智能體最高補貼3000萬算力成本

五、AI智能體的應用場景

1. AI智能體在各行各業的應用

1)物流:倉儲機器人+路徑規劃智能體

2)醫療:毛洪京睡眠管理智能體(診前評估→隨訪)

3)教育:王波“明導”AI助教(自適應出卷+答疑)

2. AI智能體在不同場景中的具體應用

1)C端場景

a 生活管家:斑馬智行3.0一鍵訂餐/購票/導航(多APP工具鏈調用)

b 創作助手:一句話生成視頻短片(文生視頻+多模態協作流水線)

2)B端場景:感知、決策、行動

案例分析:制造業智能體工作流

六、AI智能體的優勢和局限性

1. 優勢

1)復雜任務分解

案例:港機項目延期智能體溯源至D類圖紙延遲

2)人效突破

案例:比亞迪官方智能體提升銷售轉化率119%

2. 局限

1)機器幻覺

案例:律師引用ChatGPT偽造案例敗訴

2)工具孤島

案例:外賣/支付APP未打通致“買咖啡”任務失敗

七、AI智能體的社會影響

1. AI智能體對社會和經濟的影響

——生產力重構

1)崗位進化:HR轉向智能體訓練師(如京東招聘智能體優化簡歷篩選)

2)創業革命:零代碼開發者激增(百度文心杯大賽60%團隊無程序員)

經濟圖譜:2025全球智能體市場規模預測:CAGR>40%

2. AI智能體引發的倫理和法律問題

風險案例1:納斯達克交易智能體致1萬億美元蒸發(多智能體協同機制缺失)

風險案例2:醫療智能體推薦過期藥物(知識庫更新延遲+無人工審核)

八、如何應對AI智能體帶來的挑戰

1. 三層防御體系

1)技術層:植入幻覺檢測模塊(如DeepSeek-R1的置信度閾值設定)

2)合規層:遵循《智能體可信互連行業規范》(IIFAA工作組標準)

3)人文層:分組辯論:自動駕駛事故責任歸屬(制造商/程序員/車主)

2. 企業行動清單

1)建立智能體審計委員會

2)關鍵決策保留人工否決權

3)每月更新風險案例庫

 

第二講:技術模塊——智能體開發:工具鏈與技術實戰

一、AI智能體的技術架構

1. AI智能體的主要組件和技術棧

——三層架構模型(基于LLMOps工業標準)

1)感知層:多模態輸入處理模塊

技術棧實例:Whisper(語音識別)、CLIP(圖像理解)、OCR文本提取

2)決策層:推理引擎+記憶管理

技術棧實例:LangChain(任務拆解)、向量數據庫(Faiss/Pinecone)

3)執行層工具調用+API網關

技術棧實例:OpenAI Functions、Plugins系統

2. AI智能體的工作原理和流程

——ReAct范式工作流:感知→決策→執行→進化

案例分析:供應鏈預警智能體(把案例的細節刪去,保留案例本身的名稱即可)

3. AI智能體的關鍵技術

1)自然語言處理進階:意圖識別、情感分析

2)深度學習優化:微調技術、多模態融合

二、AI智能體的開發工具和平臺

1. 常用的AI智能體開發工具和平臺介紹(表格換成文字)

1)零代碼平臺:Coze(字節跳動)

核心優勢:10分鐘搭建對話機器人,內置100+行業插件

適用場景:電商客服/社交媒體運營

2)低代碼平臺:Dify(開源)

核心優勢:支持私有化部署,靈活集成企業API

適用場景:金融風控/醫療知識庫

3)自動化引擎:n8n(德國)

核心優勢:可視化工作流編排,支持500+第三方工具連接

適用場景:跨系統數據同步/審批流自動化

4)RAG專用工具:FastGPT

核心優勢:中文優化知識庫問答,開箱即用

適用場景:企業文檔智能助手

2. 如何選擇合適的開發工具和平臺

輔助選擇工具:選型決策框架樹

3. 開發工具和平臺的使用方法和技巧

1)模塊化設計:將智能體拆分為獨立技能單元,通過工作流串聯

案例:京東采銷助手拆解為15個技能單元,故障隔離率提升90%

2)漸進式驗證:先模擬測試單一工具調用,再擴展至多Agent協作

3)安全沙箱機制:敏感操作(如支付/刪庫)需設置雙因子確認規則

三、AI智能體的數據處理和知識管理

1. AI智能體的數據處理流程和方法

——數據處理全鏈路SOP:四階清洗法

1)源對齊  2)異常清洗  3)向量化  4)質量校驗

2. 知識庫的設計和管理

1)知識萃取三通道

a 結構化數據:DDL解析+外鍵關聯

b 非結構化文檔:NLP實體關系抽取

c 專家經驗:決策樹轉錄工具

2)知識更新機制:動態索引、版本回溯

3. 數據清洗/標注和特征提取

1)數據清洗:核心任務、關鍵技術

2)數據標注:人工標注、半自動標注、智能體自動標注

3)特征提?。汉诵哪繕?、技術路線

四、AI智能體的交互和用戶體驗

1. AI智能體的交互設計和用戶體驗優化

1)FOG交互模型

2)個性化體驗設計:動態畫像系統、多模態交互

2. 自然語言處理和對話系統的應用

1)核心技術棧:意圖識別與槽位填充、對話管理(DM)引擎

2)創新應用場景

a 法律智能體:合同審查

b 教育智能體:自適應答疑

3. 用戶反饋和迭代優化

1)反饋收集四通道

來源1:顯性評分:情感分析(NLTK+VADER)

場景:客服對話滿意度優化

來源2:隱式行為數據:點擊熱力圖(Heatmap.js)

場景:界面交互路徑優化

來源3:A/B測試:假設檢驗(p<0.05顯著)

場景:推薦算法效果對比

來源4:社交輿情:話題聚類(LDA模型)

場景:產品需求挖掘

2)迭代優化技術:增量學習、負反饋溯源

 

第三講:場景模塊——智能體應用:職場落地與實踐

一、職場智能體應用案例

1. 文檔與內容管理智能體

1)智能文檔助手

功能:自動生成報告、文檔查重、內容提煉

案例:某制造企業月報自動化(節省80%撰寫時間)

2)知識庫智能體

功能:企業文檔智能檢索、自動更新維護

案例:某科技公司產品知識庫(客服響應時間減少65%)

2. 會議與協作智能體

1)會議效率助手

功能:會議記錄、行動項跟蹤、決策摘要

案例:某管理咨詢公司會議智能體(減少40%后續溝通成本)

2)項目協作智能體

功能:任務分解、進度監控、風險預警

案例:某建筑企業項目管理智能體(項目延期率降低30%)

3. 人力資源智能體

1)招聘篩選助手

功能:簡歷篩選、候選人匹配、面試問題生成

案例:某互聯網公司HR智能體(篩選效率提升200%)

2)培訓個性化智能體

功能:員工能力評估、定制化學習路徑

案例:某零售企業培訓智能體(新員工上崗時間縮短40%)

二、自建智能體實戰案例

1. 零代碼平臺智能體開發——Coze平臺10分鐘搭建智能助手

實操案例:客戶問詢智能體(含問題分類、知識檢索、答復生成)

工作流演示:從需求分析到發布測試全流程

2. 中低代碼平臺智能體開發——Dify平臺構建業務流程智能體

實操案例:供應商評估智能體(數據收集、分析、生成報告)

關鍵技術點:API連接、數據源對接、模板定制

3. 企業級智能體系統集成——多智能體協作系統

案例:企業決策輔助系統(市場分析+財務預測+風險評估)

架構圖解:組件拆分與流程編排

三、智能體評估與優化

1. 常見的失敗原因和教訓

1)納斯達克交易智能體失控:多智能體協同死鎖(未設熔斷機制)

2)醫療診斷智能體推薦過期藥物:知識庫更新延遲+無人工審核鏈路

3)招聘智能體性別歧視:訓練數據包含歷史偏見樣本

2. 如何避免類似的失敗

1)技術層防線:

幻覺檢測:植入置信度閾值(如DeepSeek-R1設置<0.7自動報警)

沙箱測試:模擬極端場景壓力測試(例:知識庫污染率>15%時啟動隔離)

2)管理層機制:

三階審核制:開發組自檢 → 風控組合規掃描 → 業務組場景驗證

3)倫理清單

a 是否包含敏感群體偏見數據?

b 關鍵決策是否保留人工否決權?

c 是否建立版本回溯能力?

 

【課程總結與展望】

1. 學習心得和體會

2. AI智能體的未來發展趨勢

1)AR融合爆發:工業維修智能體支持AR眼鏡實時標注故障點(2025滲透率>15%)

2)法律主體確權:歐盟擬立法認定高危場景智能體需承擔部分法律責任

3)生物啟發智能體:仿腦神經脈沖計算降低能耗90%(清華大學突破)

4)可持續架構:綠色智能體標準發布(單位任務碳排放<傳統AI的1/5)

5)群體智能涌現:10萬+智能體協作攻克新藥研發(OpenAI驗證)

3. 如何持續學習和跟進AI智能體的最新進展

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