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(fā)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(yōu)化方法；
結合企業(yè)實際場景，構建可落地的智能體應用方案；
通過實戰(zhàn)演練，完成一個完整的智能體開發(fā)項目。
培訓收益
完成本課程后，學員將獲得：
智能體開發(fā)全流程技能，可獨立構建企業(yè)級智能體；
多行業(yè)應用能力，掌握智能體在不同業(yè)務場景中的實踐經驗；
項目實戰(zhàn)經驗，通過動手實踐完成從0到1的智能體開發(fā)；
企業(yè)落地策略，理解如何將智能體無縫集成至企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)；
技術前沿洞察，掌握智能體未來發(fā)展趨勢及創(chuàng)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(chuàng)建一個AI助手）
目標：了解智能體的基本概念，掌握創(chuàng)建智能體的核心流程
1.智能體的定義與發(fā)展
o什么是智能體（Agent）？
o智能體的發(fā)展歷程及前沿趨勢
o傳統(tǒng)AIvs.現(xiàn)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(huán)境與工具鏈準備
o主流智能體開發(fā)平臺概覽（Langchain、ChatGPTAPI、COZE等）
3.創(chuàng)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(yōu)化與擴展
第二章：開發(fā)Agent（智能體）
目標：了解智能體的核心構建過程，掌握基礎開發(fā)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(shù)配置優(yōu)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(zhí)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(yōu)化智能體的知識庫
o企業(yè)內部知識接入：私有數(shù)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(shù)據庫vs.傳統(tǒng)數(shù)據庫
o記憶優(yōu)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(yōu)化
o性能優(yōu)化技巧：降低API調用成本，提高響應速度
6.智能體的發(fā)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(huán)境優(yōu)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(yōu)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(zhí)行優(yōu)化
o多智能體協(xié)作機制
2.插件（Plugins）
o主流插件生態(tài)介紹
o自定義插件開發(fā)與集成
3.知識庫（KnowledgeBase）
o采用向量數(shù)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(yōu)化
5.數(shù)據庫（Database）
o智能體如何高效管理和存儲數(shù)據
o結構化vs.非結構化數(shù)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(yè)務場景中的實際應用案例
1.行業(yè)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(yī)療診斷智能體：輔助醫(yī)生進行診斷
2.業(yè)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(yè)內部智能體：知識管理與企業(yè)自動化
o自動化合規(guī)審查：法律法規(guī)智能分析
第五章：Agent大亂斗（智能體開發(fā)實戰(zhàn)演練）
目標：通過項目實戰(zhàn)，掌握完整的智能體開發(fā)流程
1.組隊挑戰(zhàn)賽：從0到1構建智能體
o團隊協(xié)作開發(fā)智能體應用
o需求分析與設計方案制定
o開發(fā)、測試與優(yōu)化
2.現(xiàn)場智能體對決：比拼智能體能力
o任務挑戰(zhàn)賽：讓智能體完成實際任務
o評估標準與優(yōu)化建議
3.復盤與優(yōu)化分享
o代碼結構解析與優(yōu)化策略
o未來拓展方向與可持續(xù)升級方案
5.培訓總結
回顧智能體開發(fā)的核心要點
討論企業(yè)級智能體的未來發(fā)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(yè)應用案例
分組競賽：以團隊方式完成智能體開發(fā)挑戰(zhàn)
