杨凯捷老师 AI应用实战专家
课程背景：
迎接智能体时代的企业数字化转型，在人工智能技术飞速发展的今天，AI智能体已成为企业数字化转型的核心驱动力。根据Gartner预测，到2027年，超过90%的企业将在其运营中部署AI智能体技术。
课程目标：
本次培训旨在帮助非研发岗位的员工全面理解AI智能体的核心概念、掌握主流工具的使用方法，并能够在实际工作中应用智能体技术提升工作效率和创新能力。
授课形式：
本课程采用理论讲解+案例演示+实战操作相结合的方式，确保学员在两天内建立完整的AI智能体知识体系，并能够结合自身业务场景进行初步应用。课程内容涵盖智能体基础知识、主流框架对比、搭建方法论以及七大业务场景的实战演练
课程内容：
第一天上午：智能体基础与核心原理（3小时）
1.1 开篇导论：为什么智能体是企业的未来竞争力
课程目标：建立对AI智能体的基本认知，理解其对企业数字化转型的战略价值
· 智能体时代的发展趋势：介绍AI智能体从概念到落地的演进历程，重点分析2025年作为"智能体元年"的产业背景
· 智能体与企业数字员工：类比企业培训员工的方式，阐释如何构建和训练AI智能体成为新型"数字员工"。未来AI应用将"有脑有嘴能对话，有手有脚能办事"
· 智能体与传统AI的区别：通过"买咖啡"的生动案例，对比AI大模型与AI智能体的差异。普通大模型会拒绝执行任务，而智能体则会拆解步骤并调用工具完成任务。
1.2 智能体核心原理与技术架构
课程目标：掌握智能体的基本工作原理和核心技术组件
· 智能体的五大核心组件：详细讲解感知、规划、执行、记忆和反馈模块的功能与交互机制
· 智能体与传统工作流的区别：强调智能体的目标驱动和路径可变特性，与固定流程的自动化工具形成对比
· 智能体的类型与适用场景：介绍五种智能体类型（简单反射、基于模型反射、基于目标、基于效用和学习智能体）及其典型应用场景
1.3 主流智能体框架全景图
课程目标：了解当前主流的智能体开发框架，为后续实操打下基础
· 框架分类与选择标准：按使用难度将框架分为低代码平台、通用开发框架和多智能体协作框架三类
· 提供选择框架的六个关键维度：开发门槛、多智能体协作、工具集成、可视化程度、成本效益和企业级支持。
· 六大框架快速导览：概述Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain和CrewAI的特点、优势及适用场景
· 通过对比表格直观展示各框架在关键指标上的差异。
第一天下午：三大框架深度解析（3小时）
2.1 Coze框架：零代码智能体开发平台
课程目标：掌握Coze的核心功能模块和开发方法
· Coze平台概述：介绍字节跳动推出的Coze平台特点、优势及适用场景。重点强调其拖拽式可视化界面和60多种内置插件
· 核心功能模块详解：
▪ 工作流设计器：通过案例演示如何通过拖拽方式构建智能体工作流
▪ 知识库管理：讲解如何上传、管理和优化知识库，提升智能体的专业领域能力
▪ 插件生态系统：展示Coze丰富的插件市场，演示如何调用外部API和工具
· 案例演示：客户服务智能体：现场搭建一个能够处理常见客户问题的服务智能体，展示从需求分析到部署上线的全过程
2.2 Dify框架：企业级智能体开发解决方案
课程目标：理解Dify的模块化设计理念，掌握其核心功能
· Dify平台特色：重点介绍Dify的模块化设计和全流程支持能力，特别强调其与企业现有系统的集成优势
· 核心组成模块：
▪ 应用编排引擎：演示如何通过可视化界面编排复杂的智能体应用
▪ 模型管理平台：讲解如何统一管理多个大模型，实现智能体的最佳性能
▪ 运营监控系统：介绍Dify提供的智能体性能监控和优化工具
· 案例演示：企业知识库问答智能体：展示如何使用Dify快速构建一个基于企业文档的智能问答系统。
2.3 n8n框架：工作流自动化与智能体集成
课程目标：掌握n8n在工作流自动化中的优势，了解其与智能体的结合方式
· n8n核心特性：强调n8n强大的集成能力，支持400多种应用的API连接
。介绍其节点式拖拽界面和低代码开发模式。
· 智能体与n8n的融合：演示如何将AI智能体嵌入到现有工作流中，实现智能决策与自动执行的结合
· 案例演示：智能营销邮件系统：构建一个能够自动分析用户行为并发送个性化邮件的智能系统
2.4 三大框架对比分析
课程目标：清晰理解各框架优劣，为项目选型提供依据
从开发门槛、多智能体协作、工具集成、可视化程度、成本效益和企业级支持六个维度对比三大框架；提供详细的选型建议表，针对不同场景推荐最合适的框架。
第二天上午：智能体搭建方法论与原则（3小时）
3.1 智能体搭建的核心原则
课程目标：掌握构建高效、可靠智能体的基本原则
· 目标驱动设计原则：强调智能体必须是目标驱动而非指令驱动。介绍如何定义清晰、可衡量的智能体目标
· 模块化设计思想：讲解如何将复杂任务分解为独立的模块，提高智能体的可维护性和扩展性
· 渐进式复杂度策略：建议从简单功能开始，逐步增加复杂度，避免一开始就设计过于复杂的智能体。
3.2 智能体搭建流程详解
课程目标：掌握从0到1构建智能体的完整流程
· 五步搭建法：
1. 需求分析与目标定义：使用模板工具明确智能体的核心价值和成功标准
2. 规划能力设计：学习如何将高层目标分解为可执行子任务
3. 工具与集成规划：确定智能体需要调用的内外部分工具和API
4. 记忆系统设计：构建短期和长期记忆机制，使智能体能够从历史交互中学习
5. 反馈循环优化：建立持续改进机制，确保智能体性能不断提升
· 常见陷阱与规避策略：分析智能体开发过程中的典型错误，如目标不明确、过度复杂化等，提供预防和解决方法
3.3 提示词工程与优化技巧
课程目标：掌握与智能体高效交互的提示词设计方法
· 智能体提示词设计原则：介绍角色设定、上下文管理、约束条件设置等核心技巧
· 迭代优化方法：学习通过对比分析和反馈循环不断改进提示词效果的方法，展示如何利用AI自身帮助优化提示词。
· 企业级提示词管理模式：介绍团队协作中提示词的版本管理、共享和优化机制
第二天下午：七大业务场景智能体实战（3小时）
4.1 财务智能体搭建与实践
应用场景：自动化报销审核、财务数据分析、合规检查等
Coze搭建方法：
1. 创建工作流：配置报销审核流程，包括票据识别、规则检查、异常标记等节点
2. 集成OCR技术：接入票据识别API，自动提取关键信息
3. 规则引擎设置：根据公司财务政策设定审核规则
4. 测试与优化：使用历史数据进行测试，持续优化审核准确率
Dify实现方案：利用Dify的数据处理能力，构建财务趋势分析智能体，自动生成月度财务报告。
4.2 法务智能体搭建与实践
应用场景：合同审查、合规检查、法律咨询等
Coze搭建方法：
1. 知识库构建：上传公司合同模板、法律法规文件
2. 审查流程设计：设置合同关键条款识别和风险点检查流程
3. 风险评级系统：建立风险评估模型，自动标记高风险条款
Dify实现方案：构建法律文档智能检索系统，支持语义搜索和案例推荐
4.3 营销智能体搭建与实践
应用场景：个性化营销内容生成、客户画像分析、营销活动优化等
Coze搭建方法：
1. 客户数据分析：集成客户行为数据，构建动态客户画像
2. 内容生成引擎：根据客户特征自动生成个性化营销内容
3. A/B测试框架：设置多版本内容自动测试和优化机制
Dify实现方案：利用Dify的模型管理能力，构建多渠道营销内容适配和发布系统
4.4 数据分析智能体搭建与实践
应用场景：自动数据清洗、分析报告生成、异常检测等
Coze搭建方法：
1. 数据接入配置：连接企业数据库和API数据源
2. 分析流程设计：构建标准数据分析流程，包括数据清洗、转换、分析和可视化
3. 报告生成引擎：自动生成数据洞察报告，支持多格式导出
n8n实现方案：利用n8n的强大集成能力，构建跨系统数据聚合和分析工作流
4.5 运营智能体搭建与实践
应用场景：供应链优化、库存管理、运营效率分析等
Coze搭建方法：
1. 流程监控设计：设置关键运营指标监控和预警机制
2. 优化建议引擎：基于运营数据自动生成优化建议
3. 资源调度系统：构建智能资源分配和调度模型
Dify实现方案：利用Diy的可扩展架构，构建全面的运营仪表盘和决策支持系统
4.6 销售智能体搭建与实践
应用场景：销售线索评分、客户跟进提醒、销售预测等
Coze搭建方法：
1. 线索评分模型：基于客户互动数据构建线索质量评估系统
2. 跟进策略库：针对不同客户类型预设标准化跟进策略
3. 业绩预测引擎：利用历史数据预测销售趋势和业绩完成情况
n8n实现方案：结合n8n的自动化能力，构建全渠道客户互动和跟进系统
4.7 人力资源智能体搭建与实践
应用场景：简历筛选、员工服务问答、培训需求分析等
Coze搭建方法：
1. 简历解析引擎：自动提取和标准化简历关键信息
2. 智能匹配算法：基于岗位要求自动评估候选人匹配度
3. 员工服务知识库：构建涵盖常见HR问题的问答系统
Dify实现方案：利用Dify的权限管理功能，构建安全的员工数据管理和分析平台
课程总结与行动计划
智能体实施路线图
为企业提供分三个阶段推进智能体落地的实施路线图
· 第一阶段（1-3个月）：选择2-3个高价值、低风险场景进行试点，建立基础能力和团队信心
· 第二阶段（3-12个月）：扩大应用范围，建立企业智能体开发标准和平台
· 第三阶段（12个月以上）：实现智能体在全业务范围的规模化应用，构建AI驱动的组织能力
授课老师
杨凯捷 AI应用实践专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
