課程分類： DS賦能運用

課程目標(biāo)：
1、AI 認(rèn)知與理念塑造：構(gòu)建系統(tǒng)的 AI 認(rèn)知框架，理解智能體概念與應(yīng)用場景，樹立主動駕馭 AI 提升業(yè)務(wù)的理念。
2、業(yè)務(wù)流程深度優(yōu)化：學(xué)會精準(zhǔn)分析業(yè)務(wù)流程，識別關(guān)鍵節(jié)點與痛點，優(yōu)化流程架構(gòu)，實現(xiàn)高效執(zhí)行與持續(xù)創(chuàng)新。
3、智能體設(shè)計開發(fā)實操：掌握智能體設(shè)計全流程技能，包括平臺操作、插件選用、工作流構(gòu)建，能獨立開發(fā)實用智能體。
4、智能體部署應(yīng)用保障：能夠順利部署智能體至業(yè)務(wù)系統(tǒng)，精通調(diào)試優(yōu)化，確保其穩(wěn)定運行，助力業(yè)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型。。

課程對象：中層管理者,骨干員工,企業(yè)HR,數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心團隊

課程時間：

導(dǎo)入：AI無處不在
1、醫(yī)療、物流等各領(lǐng)域 AI 應(yīng)用成果
2、未來我們應(yīng)該考慮的，不是被 AI 替代，而是駕馭 AI
3、AI 智能體的應(yīng)用

第一模塊：AI助力業(yè)務(wù)梳理，錨定高價值區(qū)
情景1：AI智能體的風(fēng)波
在一次業(yè)務(wù)會議上，各部門經(jīng)理對工作流程中的瓶頸爭論不休。引入AI智能體梳理業(yè)務(wù)流程，但智能體分析結(jié)果與預(yù)期不符，引發(fā)爭議。
1.理解業(yè)務(wù)愿景和戰(zhàn)略-企業(yè)價值鏈
2.成功的企業(yè)會花費更多的時間和資源在價值鏈分析上。
（1）識別競爭優(yōu)勢與弱點
（2）優(yōu)化資源配置與成本控制
（3）促進持續(xù)創(chuàng)新與改進
3.識別業(yè)務(wù)痛點找到改進空間是提升企業(yè)競爭力的有效手段
4.業(yè)務(wù)“扁鵲”-企業(yè)價值鏈分析的AI智能體。
（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與導(dǎo)入
（2）配置分析參數(shù)與目標(biāo)
（3）運行分析并獲取報告
（4）應(yīng)用結(jié)果與持續(xù)優(yōu)化
5.選題：基于“企業(yè)價值鏈”智能體的業(yè)務(wù)診斷與梳理
（1）企業(yè)基礎(chǔ)活動分析
（2）企業(yè)支持活動分析
（3）企業(yè)提升效益的策略
6.練習(xí)：錨定智能體開發(fā)的業(yè)務(wù)節(jié)點與方向

第二模塊：AI智能體選模式，明確業(yè)務(wù)流程
情景2：架構(gòu)難，破解更難
團隊決定采用AI智能體優(yōu)化工作流，但在選擇單智能體還是多智能體模式時陷入僵局。經(jīng)過反復(fù)測試，也沒解決架構(gòu)設(shè)計的難題。
1.基于業(yè)務(wù)節(jié)點的工作流梳理
（1）要素法
（1）流程法
2.流程建模工具： BPMN（Business Process Modeling Notation）的繪制方法
3.AI智能體的單智能體&多智能體
4.“流程圖達(dá)人”智能體-基于崗位流程的AI智能體的模式適用性評估
5.確定智能體的角色與功能
6.案例分析：課程開發(fā)智能體開發(fā)的關(guān)鍵流程分析
7.練習(xí)：BPMN的AI智能體崗位流程梳理練習(xí)。

第三模塊：AI寫提示詞工程，精煉引導(dǎo)語言
情景3：提示詞優(yōu)化的不平凡之路
在設(shè)計智能體時，團隊發(fā)現(xiàn)提示詞不夠精準(zhǔn)導(dǎo)致智能體反應(yīng)遲鈍。反復(fù)調(diào)整優(yōu)化，還是未能達(dá)到逾期效果。
1.提示詞：定義智能體的提示詞與觸發(fā)條件
2.案例：簡單任務(wù)場景下的提示詞示例
3.測試提示詞在不同場景下的表現(xiàn)
4.提示詞框架：BARD、APE、RACE、BROKE、
5.萬能提示詞公式：設(shè)定+背景+任務(wù)+輸出
6.崗位知識的結(jié)構(gòu)化：提示詞撰寫
（1）角色設(shè)定
（2）背景描述
（3）任務(wù)布置
（4）輸出要求
7.AI提示詞智能體：自動優(yōu)化提示詞
8.練習(xí)：撰寫提示詞

第四模塊：AI知識庫速搭建，積累智慧資源
情景4：一波未平，一波又起
為了建立全面的知識庫，團隊嘗試從各種渠道收集信息，卻發(fā)現(xiàn)測試的時候數(shù)據(jù)雜亂無章。團隊的AI專家也陷入了僵局。
1.知識庫：企業(yè)創(chuàng)造持久競爭優(yōu)勢的利器
2.知識庫應(yīng)該從業(yè)務(wù)中來，到業(yè)務(wù)中去
  （1）企業(yè)內(nèi)部的知識來源（如文檔、員工經(jīng)驗等）
  （2）企業(yè)外部知識（行業(yè)報告、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等）
3.知識庫梳理工具：崗位知識圖譜
4.知識庫的結(jié)構(gòu)：SKA
（1）選擇創(chuàng)建方式：文本、表格、圖片
（2）上傳訓(xùn)練文檔
（3）分段與清洗處理
（4）工作流中添加知識庫
（5）運行反饋
5.基于工作流程的崗位任務(wù)梳理
（1）從工作流程到崗位關(guān)鍵任務(wù)
（1）崗位關(guān)鍵任務(wù)的能力要求：ASK
6.基于崗位勝任力的知識收集
（1）企業(yè)內(nèi)部的知識（如文檔、員工經(jīng)驗等）
（2）企業(yè)外部知識（行業(yè)報告、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等）
7.練習(xí)：崗位知識庫-崗位知識圖譜
第五模塊：AI智能體堂積木，建工作流節(jié)點
情景5：積木？積木！
團隊在構(gòu)建智能體的工作流時難以確定節(jié)點之間的邏輯關(guān)系。逐步測試并調(diào)整，也未能建立高效的工作流。
1.確定各類插件的適用
2.設(shè)計節(jié)點間的流轉(zhuǎn)邏輯與條件
3.確保工作流的高效與順暢
4.基于提示詞的AI智能體的“積木”式工作流
（1）嵌入工作
5.“堂積木”AI智能體工作流創(chuàng)建
（1）判斷
（2）檢索
（3）調(diào)用
（4）加工
（5）輸出
6.AI智能體的工作流節(jié)點的評估與優(yōu)化
7.練習(xí)：基于業(yè)務(wù)流程的工作流節(jié)點選擇與應(yīng)用

第六模塊 AI智能體測評調(diào)，確保輸出質(zhì)量
情景6：輸出質(zhì)量提升記
智能體初次運行時，正當(dāng)大家興奮的等待輸出內(nèi)容時，然而輸出結(jié)果不盡如人意。很明顯，智能體這樣的輸出質(zhì)量，難以滿足業(yè)務(wù)需求。
1.進行系統(tǒng)功能測試與性能評估
2.收集用戶反饋與使用數(shù)據(jù)
3.根據(jù)反饋進行迭代優(yōu)化
4.AI智能體產(chǎn)出要求分析
(1)產(chǎn)出要求概述
(2)輸出預(yù)設(shè)問題及達(dá)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)
5.實踐：調(diào)試輸出成果的格式與描述
確定輸出結(jié)果的格式要求，如文本、數(shù)據(jù)表格、圖表等
調(diào)整格式以提高可讀性和用戶體驗
評估智能體輸出內(nèi)容的清晰度和準(zhǔn)確性

第七模塊 AI智能體定場景，實現(xiàn)發(fā)布應(yīng)用
情景7：發(fā)布應(yīng)用考驗
當(dāng)團隊準(zhǔn)備將智能體部署到實際應(yīng)用中時，遇到了API接口兼容性問題。業(yè)務(wù)部門的領(lǐng)導(dǎo)非常關(guān)注新智能體能否體集成到微信平臺。
1.制定發(fā)布平臺:AI智能體的可發(fā)布途徑介紹
2.教學(xué)主流平臺API端口的接入
3.實踐:如何鏈接API端口,發(fā)布AI智能體
(1)如何將AI智能體集成到微信群
(2)如何從將AI智能體功能嵌入公眾號
(3)如何在官網(wǎng)上部署AI智能體
4.練習(xí)：AI智能體如何發(fā)布在微信群
5.AI智能體使用注意事項
5.課程總結(jié)與回顧