课程介绍
基于大模型构建企业级Agent(AI 智能体)
    发布时间: 2022-08-05 16:27    

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

基于大模型构建企业级Agent(AI 智能体)

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(LangchainChatGPT APICOZE  等)

3. 创建你的第一个AI助手

  • 01: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 RAGRetrieval-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 ThoughtCoT)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01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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