▲AI 认知与理念塑造：构建系统的 AI 认知框架，理解智能体概念与应用场景，树立主动驾驭 AI 提升业务的理念。

▲业务流程深度优化：学会精准分析业务流程，识别关键节点与痛点，优化流程架构，实现高效执行与持续创新。

▲智能体设计开发实操：掌握智能体设计全流程技能，包括平台操作、插件选用、工作流构建，能独立开发实用智能体。

▲智能体部署应用保障：能够顺利部署智能体至业务系统，精通调试优化，确保其稳定运行，助力业务智能化转型。

导入：AI无处不在

1、医疗、物流等各领域 AI 应用成果

2、未来我们应该考虑的，不是被 AI 替代，而是驾驭 AI

3、AI 智能体的应用

第一模块：AI助力业务梳理，锚定高价值区

情景1：AI智能体的风波

在一次业务会议上，各部门经理对工作流程中的瓶颈争论不休。引入AI智能体梳理业务流程，但智能体分析结果与预期不符，引发争议。

1.理解业务愿景和战略-企业价值链

2.成功的企业会花费更多的时间和资源在价值链分析上。

（1）识别竞争优势与弱点

（2）优化资源配置与成本控制

（3）促进持续创新与改进

3.识别业务痛点找到改进空间是提升企业竞争力的有效手段

4.业务“扁鹊”-企业价值链分析的AI智能体。

（1）数据准备与导入

（2）配置分析参数与目标

（3）运行分析并获取报告

（4）应用结果与持续优化

5.选题：基于“企业价值链”智能体的业务诊断与梳理

（1）企业基础活动分析

（2）企业支持活动分析

（3）企业提升效益的策略

6.练习：锚定智能体开发的业务节点与方向

第二模块：AI智能体选模式，明确运作架构

情景2：架构难，破解更难

团队决定采用AI智能体优化工作流，但在选择单智能体还是多智能体模式时陷入僵局。经过反复测试，也没解决架构设计的难题。

1.基于业务节点的工作流梳理

（1）要素法

（1）流程法

2.流程建模工具： BPMN（Business Process Modeling Notation）的绘制方法

3.AI智能体的单智能体&多智能体

4.“流程图达人”智能体-基于岗位流程的AI智能体的模式适用性评估

5.确定智能体的角色与功能

6.案例分析：课程开发智能体开发的关键流程分析

7.练习：BPMN的AI智能体岗位流程梳理练习。

第三模块：AI建知识库建立，积累智慧资源

情景3：一波未平，一波又起

为了建立全面的知识库，团队尝试从各种渠道收集信息，却发现测试的时候数据杂乱无章。团队的AI专家也陷入了僵尸。

1.知识库：企业创造持久竞争优势的利器

2.知识库应该从业务中来，到业务中去

 （1）企业内部的知识来源（如文档、员工经验等）

 （2）企业外部知识（行业报告、学术文献等）

3.知识库梳理工具：岗位知识图谱

4.知识库的结构：SKA

（1）选择创建方式：文本、表格、图片

（2）上传训练文档

（3）分段与清洗处理

（4）工作流中添加知识库

（5）运行反馈

5.基于工作流程的岗位任务梳理

（1）从工作流程到岗位关键任务

（1）岗位关键任务的能力要求：ASK

6.基于岗位胜任力的知识收集

（1）企业内部的知识（如文档、员工经验等）

（2）企业外部知识（行业报告、学术文献等）

7. 练习：岗位知识库-岗位知识图谱

第四模块：AI提示词工程，精炼引导语言

情景4：提示词优化的不平凡之路

在设计智能体时，团队发现提示词不够精准导致智能体反应迟钝。反复调整优化，还是未能达到逾期效果。

1.提示词：定义智能体的提示词与触发条件

2.案例：简单任务场景下的提示词示例

3.测试提示词在不同场景下的表现

4.提示词框架：BARD、APE、RACE、BROKE、

5.万能提示词公式：设定+背景+任务+输出

6.岗位知识的结构化：提示词撰写

（1）角色设定

（2）背景描述

（3）任务布置

（4）输出要求

7.AI提示词智能体：自动优化提示词

8.练习：撰写提示词

第五模块：“堂积木”AI智能体，建工作流节点

情景5：积木？积木！

团队在构建智能体的工作流时难以确定节点之间的逻辑关系。逐步测试并调整，也未能建立高效的工作流。

1.确定各类插件的适用

2.设计节点间的流转逻辑与条件

3.确保工作流的高效与顺畅

4.基于提示词的AI智能体的“积木”式工作流

（1）嵌入工作

5.“堂积木”AI智能体工作流创建

（1）判断

（2）检索

（3）调用

（4）加工

（5）输出

6.AI智能体的工作流节点的评估与优化

7.练习：基于业务流程的工作流节点选择与应用

第六模块 AI智能体测评调试，确保输出质量

情景6：输出质量提升记

智能体初次运行时，正当大家兴奋的等待输出内容时，然而输出结果不尽如人意。很明显，智能体这样的输出质量，难以满足业务需求。

1.进行系统功能测试与性能评估

2.收集用户反馈与使用数据

3.根据反馈进行迭代优化

4.AI智能体产出要求分析

(1)产出要求概述

(2)输出预设问题及达标标准

5.实践：调试输出成果的格式与描述

确定输出结果的格式要求，如文本、数据表格、图表等

调整格式以提高可读性和用户体验

评估智能体输出内容的清晰度和准确性

第七模块 AI智能体结合场景，实现发布应用

情景7：发布应用考验

当团队准备将智能体部署到实际应用中时，遇到了API接口兼容性问题。业务部门的领导非常关注新智能体能否集成到微信平台。

1.制定发布平台:AI智能体的可发布途径介绍

2.教学主流平台API端口的接入

3.实践:如何链接API端口,发布AI智能体

(1) 如何将AI智能体集成到微信群

(2) 如何从将AI智能体功能嵌入公众号

(3) 如何在官网上部署AI智能体

4. 练习：AI智能体如何发布在微信群

5. AI智能体使用注意事项