课程分类： DS赋能运用
课程目标：
培训目标
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。
培训收益
完成本课程后，学员将获得：
智能体开发全流程技能，可独立构建企业级智能体；
多行业应用能力，掌握智能体在不同业务场景中的实践经验；
项目实战经验，通过动手实践完成从0到1的智能体开发；
企业落地策略，理解如何将智能体无缝集成至企业现有系统；
技术前沿洞察，掌握智能体未来发展趋势及创新应用方向。
课程对象：
课程时间：2天（共12小时）
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
o什么是智能体（Agent）？
o智能体的发展历程及前沿趋势
o传统AIvs.现代智能体
2.构建智能体的基本框架
o智能体的核心架构解析
o运行环境与工具链准备
o主流智能体开发平台概览（Langchain、ChatGPTAPI、COZE等）
3.创建你的第一个AI助手
o从0到1：快速搭建一个简单的AI助手
o智能体的初步交互与测试
oAI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
o选择适合的底层大模型（GPT-4,Claude,Gemini等）
oAPI调用与参数配置优化
o智能体的身份、角色与行为设定
2.为智能体添加技能（FunctionCalling/ToolUse）
o智能体如何调用外部工具和插件
o多步推理与复杂任务处理
oAPI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）
o什么是RAG（RetrIEval-AugmentedGeneration）？
o如何构建和优化智能体的知识库
o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（MemoryPersistence）
o长短期记忆管理：如何让智能体“记住”用户信息
o存储方式：向量数据库vs.传统数据库
o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
oDebugging智能体：常见错误与解决方案
o日志分析与反馈机制优化
o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
o云端vs.本地部署方案
o智能体API封装与对外提供服务
o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）
o如何设计高效的智能体工作流
o任务分解与执行优化
o多智能体协作机制
2.插件（Plugins）
o主流插件生态介绍
o自定义插件开发与集成
3.知识库（KnowledgeBase）
o采用向量数据库增强智能体的知识能力
o知识更新与维护策略
4.提示词（PromptEngineering）
o高效Prompt设计技巧
oChainofThought（CoT）推理方法
oSelf-Reflection机制优化
5.数据库（Database）
o智能体如何高效管理和存储数据
o结构化vs.非结构化数据处理
6.音色（Voice&Tone）
o调整智能体的语气与风格
o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
o电商客服智能体：自动化客户支持
o金融风控智能体：智能化风控模型
o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
o智能化营销助手：个性化营销自动化
o企业内部智能体：知识管理与企业自动化
o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
o团队协作开发智能体应用
o需求分析与设计方案制定
o开发、测试与优化
2.现场智能体对决：比拼智能体能力
o任务挑战赛：让智能体完成实际任务
o评估标准与优化建议
3.复盘与优化分享
o代码结构解析与优化策略
o未来拓展方向与可持续升级方案
5.培训总结
回顾智能体开发的核心要点
讨论企业级智能体的未来发展趋势
课后资源推荐与进阶学习路径
培训方式
讲授+实操：理论结合实践，实时编码演练
案例分析：拆解真实企业应用案例
分组竞赛：以团队方式完成智能体开发挑战
