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
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
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）
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）
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）
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）
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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