● 掌握智能體四能力架構，構建感知-決策-行動-進化閉環設計能力（基于ReAct框架）

● 精通智能體開發全流程，具備架構設計/RAG增強/工具鏈集成實戰能力（含Coze/Dify平臺實操）

● 應用多場景智能體方案， 輸出醫療/金融/教育領域落地策略（規避15類失敗陷阱）

● 構建智能體風控體系，掌握幻覺檢測/沙箱測試/三階審核等防御能力

● 設計跨平臺工作流，實現多工具調用與API網關集成能力

導入：

1. 能力圖譜

1）認知破壁：解構AI智能體“感知-決策-行動”閉環

2）技術穿透：掌握智能體開發四階流程：目標定義→工具調用→工作流編排→倫理風控

2. 破冰行動：

[姓名]-[行業]-[最想用智能體解決的痛點]-[期待產出]

3. 設置痛點墻貼士

第一講：認知模塊——智能體基礎：從認知到架構設計

一、AI智能體的元認知

AI智能體：“環境感知→自主決策→工具執行”的閉環系統

對比傳統AI：被動響應 VS 智能體：主動規劃

二、智能體的核心四能力

1. 感知：多模態輸入（文本/圖像/傳感器數據）

2. 決策：基于LLM的推理鏈（CoT技術實現因果推斷）

3. 行動：API工具調用（如支付/導航/ERP系統）

4. 進化：ReAct框架下的持續學習

三、AI智能體與傳統AI模型的區別

1. 任務維度不同

單一場景固定任務 VS 跨平臺復雜任務流

案例對比：客服機器人（傳統） vs 京東采銷助手（全流程跟單）

2. 交互方式不同

問答式響應 VS 主動規劃+工具調用

案例對比：ChatGPT回答問題 vs AutoGPT自動寫代碼+執行

3. 進化能力

需人工重新訓練 VS 實時反饋優化策略

案例對比：深度學習模型迭代需周 vs 榮耀YOYO日進化3次

四、AI智能體的發展歷程和現狀

1. 技術演進三階段

1）框架構建期（2023）：AutoGPT實現任務分解→執行閉環

2）平臺孵化期（2024）：GPTs/扣子平臺降低開發門檻（百度文心吸引80萬開發者）

3）行業滲透期（2025）

政務：“城市超級智能體”實現跨部門協同

醫療：深圳AI醫院部署手術/診療多智能體協作

2. 政策加速器：北京/上海2025新政——對通用智能體最高補貼3000萬算力成本

五、AI智能體的應用場景

1. AI智能體在各行各業的應用

1）物流：倉儲機器人+路徑規劃智能體

2）醫療：毛洪京睡眠管理智能體（診前評估→隨訪）

3）教育：王波“明導”AI助教（自適應出卷+答疑）

2. AI智能體在不同場景中的具體應用

1）C端場景

a 生活管家：斑馬智行3.0一鍵訂餐/購票/導航（多APP工具鏈調用）

b 創作助手：一句話生成視頻短片（文生視頻+多模態協作流水線）

2）B端場景：感知、決策、行動

案例分析：制造業智能體工作流

六、AI智能體的優勢和局限性

1. 優勢

1）復雜任務分解

案例：港機項目延期智能體溯源至D類圖紙延遲

2）人效突破

案例：比亞迪官方智能體提升銷售轉化率119%

2. 局限

1）機器幻覺

案例：律師引用ChatGPT偽造案例敗訴

2）工具孤島

案例：外賣/支付APP未打通致“買咖啡”任務失敗

七、AI智能體的社會影響

1. AI智能體對社會和經濟的影響

——生產力重構

1）崗位進化：HR轉向智能體訓練師（如京東招聘智能體優化簡歷篩選）

2）創業革命：零代碼開發者激增（百度文心杯大賽60%團隊無程序員）

經濟圖譜：2025全球智能體市場規模預測：CAGR＞40%

2. AI智能體引發的倫理和法律問題

風險案例1：納斯達克交易智能體致1萬億美元蒸發（多智能體協同機制缺失）

風險案例2：醫療智能體推薦過期藥物（知識庫更新延遲+無人工審核）

八、如何應對AI智能體帶來的挑戰

1. 三層防御體系

1）技術層：植入幻覺檢測模塊（如DeepSeek-R1的置信度閾值設定）

2）合規層：遵循《智能體可信互連行業規范》（IIFAA工作組標準）

3）人文層：分組辯論：自動駕駛事故責任歸屬（制造商/程序員/車主）

2. 企業行動清單

1）建立智能體審計委員會

2）關鍵決策保留人工否決權

3）每月更新風險案例庫

第二講：技術模塊——智能體開發：工具鏈與技術實戰

一、AI智能體的技術架構

1. AI智能體的主要組件和技術棧

——三層架構模型（基于LLMOps工業標準）

1）感知層：多模態輸入處理模塊

技術棧實例：Whisper（語音識別）、CLIP（圖像理解）、OCR文本提取

2）決策層：推理引擎+記憶管理

技術棧實例：LangChain（任務拆解）、向量數據庫（Faiss/Pinecone）

3）執行層工具調用+API網關

技術棧實例：OpenAI Functions、Plugins系統

2. AI智能體的工作原理和流程

——ReAct范式工作流：感知→決策→執行→進化

案例分析：供應鏈預警智能體（把案例的細節刪去，保留案例本身的名稱即可）

3. AI智能體的關鍵技術

1）自然語言處理進階：意圖識別、情感分析

2）深度學習優化：微調技術、多模態融合

二、AI智能體的開發工具和平臺

1. 常用的AI智能體開發工具和平臺介紹（表格換成文字）

1）零代碼平臺：Coze（字節跳動）

核心優勢：10分鐘搭建對話機器人，內置100+行業插件

適用場景：電商客服/社交媒體運營

2）低代碼平臺：Dify（開源）

核心優勢：支持私有化部署，靈活集成企業API

適用場景：金融風控/醫療知識庫

3）自動化引擎：n8n（德國）

核心優勢：可視化工作流編排，支持500+第三方工具連接

適用場景：跨系統數據同步/審批流自動化

4）RAG專用工具：FastGPT

核心優勢：中文優化知識庫問答，開箱即用

適用場景：企業文檔智能助手

2. 如何選擇合適的開發工具和平臺

輔助選擇工具：選型決策框架樹

3. 開發工具和平臺的使用方法和技巧

1）模塊化設計：將智能體拆分為獨立技能單元，通過工作流串聯

案例：京東采銷助手拆解為15個技能單元，故障隔離率提升90%

2）漸進式驗證：先模擬測試單一工具調用，再擴展至多Agent協作

3）安全沙箱機制：敏感操作（如支付/刪庫）需設置雙因子確認規則

三、AI智能體的數據處理和知識管理

1. AI智能體的數據處理流程和方法

——數據處理全鏈路SOP：四階清洗法

1）源對齊  2）異常清洗  3）向量化  4）質量校驗

2. 知識庫的設計和管理

1）知識萃取三通道

a 結構化數據：DDL解析+外鍵關聯

b 非結構化文檔：NLP實體關系抽取

c 專家經驗：決策樹轉錄工具

2）知識更新機制：動態索引、版本回溯

3. 數據清洗/標注和特征提取

1）數據清洗：核心任務、關鍵技術

2）數據標注：人工標注、半自動標注、智能體自動標注

3）特征提取：核心目標、技術路線

四、AI智能體的交互和用戶體驗

1. AI智能體的交互設計和用戶體驗優化

1）FOG交互模型

2）個性化體驗設計：動態畫像系統、多模態交互

2. 自然語言處理和對話系統的應用

1）核心技術棧：意圖識別與槽位填充、對話管理（DM）引擎

2）創新應用場景

a 法律智能體：合同審查

b 教育智能體：自適應答疑

3. 用戶反饋和迭代優化

1）反饋收集四通道

來源1：顯性評分：情感分析（NLTK+VADER）

場景：客服對話滿意度優化

來源2：隱式行為數據：點擊熱力圖（Heatmap.js）

場景：界面交互路徑優化

來源3：A/B測試：假設檢驗（p<0.05顯著）

場景：推薦算法效果對比

來源4：社交輿情：話題聚類（LDA模型）

場景：產品需求挖掘

2）迭代優化技術：增量學習、負反饋溯源

第三講：場景模塊——智能體應用：職場落地與實踐

一、職場智能體應用案例

1. 文檔與內容管理智能體

1）智能文檔助手

功能：自動生成報告、文檔查重、內容提煉

案例：某制造企業月報自動化（節省80%撰寫時間）

2）知識庫智能體

功能：企業文檔智能檢索、自動更新維護

案例：某科技公司產品知識庫（客服響應時間減少65%）

2. 會議與協作智能體

1）會議效率助手

功能：會議記錄、行動項跟蹤、決策摘要

案例：某管理咨詢公司會議智能體（減少40%后續溝通成本）

2）項目協作智能體

功能：任務分解、進度監控、風險預警

案例：某建筑企業項目管理智能體（項目延期率降低30%）

3. 人力資源智能體

1）招聘篩選助手

功能：簡歷篩選、候選人匹配、面試問題生成

案例：某互聯網公司HR智能體（篩選效率提升200%）

2）培訓個性化智能體

功能：員工能力評估、定制化學習路徑

案例：某零售企業培訓智能體（新員工上崗時間縮短40%）

二、自建智能體實戰案例

1. 零代碼平臺智能體開發——Coze平臺10分鐘搭建智能助手

實操案例：客戶問詢智能體（含問題分類、知識檢索、答復生成）

工作流演示：從需求分析到發布測試全流程

2. 中低代碼平臺智能體開發——Dify平臺構建業務流程智能體

實操案例：供應商評估智能體（數據收集、分析、生成報告）

關鍵技術點：API連接、數據源對接、模板定制

3. 企業級智能體系統集成——多智能體協作系統

案例：企業決策輔助系統（市場分析+財務預測+風險評估）

架構圖解：組件拆分與流程編排

三、智能體評估與優化

1. 常見的失敗原因和教訓

1）納斯達克交易智能體失控：多智能體協同死鎖（未設熔斷機制）

2）醫療診斷智能體推薦過期藥物：知識庫更新延遲+無人工審核鏈路

3）招聘智能體性別歧視：訓練數據包含歷史偏見樣本

2. 如何避免類似的失敗

1）技術層防線：

幻覺檢測：植入置信度閾值（如DeepSeek-R1設置＜0.7自動報警）

沙箱測試：模擬極端場景壓力測試（例：知識庫污染率＞15%時啟動隔離）

2）管理層機制：

三階審核制：開發組自檢 → 風控組合規掃描 → 業務組場景驗證

3）倫理清單

a 是否包含敏感群體偏見數據？

b 關鍵決策是否保留人工否決權？

c 是否建立版本回溯能力？

【課程總結與展望】

1. 學習心得和體會

2. AI智能體的未來發展趨勢

1）AR融合爆發：工業維修智能體支持AR眼鏡實時標注故障點（2025滲透率＞15%）

2）法律主體確權：歐盟擬立法認定高危場景智能體需承擔部分法律責任

3）生物啟發智能體：仿腦神經脈沖計算降低能耗90%（清華大學突破）

4）可持續架構：綠色智能體標準發布（單位任務碳排放＜傳統AI的1/5）

5）群體智能涌現：10萬+智能體協作攻克新藥研發（OpenAI驗證）

3. 如何持續學習和跟進AI智能體的最新進展