课程编号:A707b
培训形式:面授、线上直播
开课时间:2025年3月17-18日,6月23-24日,8月11-12日,11月24-25日
课程概要
随着大模型技术的快速发展,企业对智能体(Agent)的需求日益增长。Agent不仅能够执行任务,还能自主学习、优化决策,提升业务效率。本课程旨在帮助学员从零开始构建企业级智能体,掌握智能体的开发方法,并深入理解其在实际业务场景中的应用。
本课程将帮助学员:
了解智能体的基本概念及其构建方法;
掌握基于大模型开发智能体的核心技术;
深入学习智能体的六大关键要素及其优化方法;
结合企业实际场景,构建可落地的智能体应用方案;
通过实战演练,完成一个完整的智能体开发项目。
课程提纲
第一章:快速进入智能体的世界(创建一个AI助手)
目标: 了解智能体的基本概念,掌握创建智能体的核心流程
1. 智能体的定义与发展
什么是智能体(Agent)?
智能体的发展历程及前沿趋势
传统AI vs. 现代智能体
2. 构建智能体的基本框架
智能体的核心架构解析
运行环境与工具链准备
主流智能体开发平台概览(Langchain、ChatGPT API、COZE 等)
3. 创建你的第一个AI助手
从0到1:快速搭建一个简单的AI助手
智能体的初步交互与测试
AI助手的优化与扩展
第二章:开发Agent(智能体)
目标: 了解智能体的核心构建过程,掌握基础开发技能
1. 智能体基础设置
选择适合的底层大模型(GPT-4, Claude, Gemini 等)
API调用与参数配置优化
智能体的身份、角色与行为设定
2. 为智能体添加技能(Function Calling / Tool Use)
智能体如何调用外部工具和插件
多步推理与复杂任务处理
API整合:让智能体具备执行任务的能力
3. 为智能体添加知识(RAG 向量知识库)
什么是 RAG(Retrieval-Augmented Generation)?
如何构建和优化智能体的知识库
企业内部知识接入:私有数据库、文档解析等
4. 为智能体添加记忆(Memory Persistence)
长短期记忆管理:如何让智能体“记住”用户信息
存储方式:向量数据库 vs. 传统数据库
记忆优化:如何防止智能体“遗忘”关键信息
5. 智能体的预览与调试
Debugging 智能体:常见错误与解决方案
日志分析与反馈机制优化
性能优化技巧:降低API调用成本,提高响应速度
6. 智能体的发布与部署
云端 vs. 本地部署方案
智能体API封装与对外提供服务
生产环境优化与维护
第三章:Agent 智能体六要素
目标: 深入理解智能体的关键组成部分,并学会优化其功能
1. 工作流(Workflow)
如何设计高效的智能体工作流
任务分解与执行优化
多智能体协作机制
2. 插件(Plugins)
主流插件生态介绍
自定义插件开发与集成
3. 知识库(Knowledge Base)
采用向量数据库增强智能体的知识能力
知识更新与维护策略
4. 提示词(Prompt Engineering)
高效 Prompt 设计技巧
Chain of Thought(CoT)推理方法
Self-Reflection 机制优化
5. 数据库(Database)
智能体如何高效管理和存储数据
结构化 vs. 非结构化数据处理
6. 音色(Voice & Tone)
调整智能体的语气与风格
让智能体具备品牌化表达能力
第四章:Agent 智能体的最佳实践分享
目标: 学习智能体在不同业务场景中的实际应用案例
1. 行业化应用案例
电商客服智能体:自动化客户支持
金融风控智能体:智能化风控模型
医疗诊断智能体:辅助医生进行诊断
2. 业务流程化应用案例
智能化营销助手:个性化营销自动化
企业内部智能体:知识管理与企业自动化
自动化合规审查:法律法规智能分析
第五章:Agent 大乱斗(智能体开发实战演练)
目标: 通过项目实战,掌握完整的智能体开发流程
1. 组队挑战赛:从0到1构建智能体
团队协作开发智能体应用
需求分析与设计方案制定
开发、测试与优化
2. 现场智能体对决:比拼智能体能力
任务挑战赛:让智能体完成实际任务
评估标准与优化建议
3. 复盘与优化分享
代码结构解析与优化策略
未来拓展方向与可持续升级方案
参加对象
AI工程师、数据科学家、软件开发人员、企业管理层、业务部门经理;
希望向AI相关领域转型的职业人士。
课程时长
2天(12小时)
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