● 掌握智能体四能力架构，构建感知-决策-行动-进化闭环设计能力（基于ReAct框架）

● 精通智能体开发全流程，具备架构设计/RAG增强/工具链集成实战能力（含Coze/Dify平台实操）

● 应用多场景智能体方案， 输出医疗/金融/教育领域落地策略（规避15类失败陷阱）

● 构建智能体风控体系，掌握幻觉检测/沙箱测试/三阶审核等防御能力

● 设计跨平台工作流，实现多工具调用与API网关集成能力

导入：

1. 能力图谱

1）认知破壁：解构AI智能体“感知-决策-行动”闭环

2）技术穿透：掌握智能体开发四阶流程：目标定义→工具调用→工作流编排→伦理风控

2. 破冰行动：

[姓名]-[行业]-[最想用智能体解决的痛点]-[期待产出]

3. 设置痛点墙贴士

第一讲：认知模块——智能体基础：从认知到架构设计

一、AI智能体的元认知

AI智能体：“环境感知→自主决策→工具执行”的闭环系统

对比传统AI：被动响应 VS 智能体：主动规划

二、智能体的核心四能力

1. 感知：多模态输入（文本/图像/传感器数据）

2. 决策：基于LLM的推理链（CoT技术实现因果推断）

3. 行动：API工具调用（如支付/导航/ERP系统）

4. 进化：ReAct框架下的持续学习

三、AI智能体与传统AI模型的区别

1. 任务维度不同

单一场景固定任务 VS 跨平台复杂任务流

案例对比：客服机器人（传统） vs 京东采销助手（全流程跟单）

2. 交互方式不同

问答式响应 VS 主动规划+工具调用

案例对比：ChatGPT回答问题 vs AutoGPT自动写代码+执行

3. 进化能力

需人工重新训练 VS 实时反馈优化策略

案例对比：深度学习模型迭代需周 vs 荣耀YOYO日进化3次

四、AI智能体的发展历程和现状

1. 技术演进三阶段

1）框架构建期（2023）：AutoGPT实现任务分解→执行闭环

2）平台孵化期（2024）：GPTs/扣子平台降低开发门槛（百度文心吸引80万开发者）

3）行业渗透期（2025）

政务：“城市超级智能体”实现跨部门协同

医疗：深圳AI医院部署手术/诊疗多智能体协作

2. 政策加速器：北京/上海2025新政——对通用智能体最高补贴3000万算力成本

五、AI智能体的应用场景

1. AI智能体在各行各业的应用

1）物流：仓储机器人+路径规划智能体

2）医疗：毛洪京睡眠管理智能体（诊前评估→随访）

3）教育：王波“明导”AI助教（自适应出卷+答疑）

2. AI智能体在不同场景中的具体应用

1）C端场景

a 生活管家：斑马智行3.0一键订餐/购票/导航（多APP工具链调用）

b 创作助手：一句话生成视频短片（文生视频+多模态协作流水线）

2）B端场景：感知、决策、行动

案例分析：制造业智能体工作流

六、AI智能体的优势和局限性

1. 优势

1）复杂任务分解

案例：港机项目延期智能体溯源至D类图纸延迟

2）人效突破

案例：比亚迪官方智能体提升销售转化率119%

2. 局限

1）机器幻觉

案例：律师引用ChatGPT伪造案例败诉

2）工具孤岛

案例：外卖/支付APP未打通致“买咖啡”任务失败

七、AI智能体的社会影响

1. AI智能体对社会和经济的影响

——生产力重构

1）岗位进化：HR转向智能体训练师（如京东招聘智能体优化简历筛选）

2）创业革命：零代码开发者激增（百度文心杯大赛60%团队无程序员）

经济图谱：2025全球智能体市场规模预测：CAGR＞40%

2. AI智能体引发的伦理和法律问题

风险案例1：纳斯达克交易智能体致1万亿美元蒸发（多智能体协同机制缺失）

风险案例2：医疗智能体推荐过期药物（知识库更新延迟+无人工审核）

八、如何应对AI智能体带来的挑战

1. 三层防御体系

1）技术层：植入幻觉检测模块（如DeepSeek-R1的置信度阈值设定）

2）合规层：遵循《智能体可信互连行业规范》（IIFAA工作组标准）

3）人文层：分组辩论：自动驾驶事故责任归属（制造商/程序员/车主）

2. 企业行动清单

1）建立智能体审计委员会

2）关键决策保留人工否决权

3）每月更新风险案例库

第二讲：技术模块——智能体开发：工具链与技术实战

一、AI智能体的技术架构

1. AI智能体的主要组件和技术栈

——三层架构模型（基于LLMOps工业标准）

1）感知层：多模态输入处理模块

技术栈实例：Whisper（语音识别）、CLIP（图像理解）、OCR文本提取

2）决策层：推理引擎+记忆管理

技术栈实例：LangChain（任务拆解）、向量数据库（Faiss/Pinecone）

3）执行层工具调用+API网关

技术栈实例：OpenAI Functions、Plugins系统

2. AI智能体的工作原理和流程

——ReAct范式工作流：感知→决策→执行→进化

案例分析：供应链预警智能体（把案例的细节删去，保留案例本身的名称即可）

3. AI智能体的关键技术

1）自然语言处理进阶：意图识别、情感分析

2）深度学习优化：微调技术、多模态融合

二、AI智能体的开发工具和平台

1. 常用的AI智能体开发工具和平台介绍（表格换成文字）

1）零代码平台：Coze（字节跳动）

核心优势：10分钟搭建对话机器人，内置100+行业插件

适用场景：电商客服/社交媒体运营

2）低代码平台：Dify（开源）

核心优势：支持私有化部署，灵活集成企业API

适用场景：金融风控/医疗知识库

3）自动化引擎：n8n（德国）

核心优势：可视化工作流编排，支持500+第三方工具连接

适用场景：跨系统数据同步/审批流自动化

4）RAG专用工具：FastGPT

核心优势：中文优化知识库问答，开箱即用

适用场景：企业文档智能助手

2. 如何选择合适的开发工具和平台

辅助选择工具：选型决策框架树

3. 开发工具和平台的使用方法和技巧

1）模块化设计：将智能体拆分为独立技能单元，通过工作流串联

案例：京东采销助手拆解为15个技能单元，故障隔离率提升90%

2）渐进式验证：先模拟测试单一工具调用，再扩展至多Agent协作

3）安全沙箱机制：敏感操作（如支付/删库）需设置双因子确认规则

三、AI智能体的数据处理和知识管理

1. AI智能体的数据处理流程和方法

——数据处理全链路SOP：四阶清洗法

1）源对齐  2）异常清洗  3）向量化  4）质量校验

2. 知识库的设计和管理

1）知识萃取三通道

a 结构化数据：DDL解析+外键关联

b 非结构化文档：NLP实体关系抽取

c 专家经验：决策树转录工具

2）知识更新机制：动态索引、版本回溯

3. 数据清洗/标注和特征提取

1）数据清洗：核心任务、关键技术

2）数据标注：人工标注、半自动标注、智能体自动标注

3）特征提取：核心目标、技术路线

四、AI智能体的交互和用户体验

1. AI智能体的交互设计和用户体验优化

1）FOG交互模型

2）个性化体验设计：动态画像系统、多模态交互

2. 自然语言处理和对话系统的应用

1）核心技术栈：意图识别与槽位填充、对话管理（DM）引擎

2）创新应用场景

a 法律智能体：合同审查

b 教育智能体：自适应答疑

3. 用户反馈和迭代优化

1）反馈收集四通道

来源1：显性评分：情感分析（NLTK+VADER）

场景：客服对话满意度优化

来源2：隐式行为数据：点击热力图（Heatmap.js）

场景：界面交互路径优化

来源3：A/B测试：假设检验（p<0.05显著）

场景：推荐算法效果对比

来源4：社交舆情：话题聚类（LDA模型）

场景：产品需求挖掘

2）迭代优化技术：增量学习、负反馈溯源

第三讲：场景模块——智能体应用：职场落地与实践

一、职场智能体应用案例

1. 文档与内容管理智能体

1）智能文档助手

功能：自动生成报告、文档查重、内容提炼

案例：某制造企业月报自动化（节省80%撰写时间）

2）知识库智能体

功能：企业文档智能检索、自动更新维护

案例：某科技公司产品知识库（客服响应时间减少65%）

2. 会议与协作智能体

1）会议效率助手

功能：会议记录、行动项跟踪、决策摘要

案例：某管理咨询公司会议智能体（减少40%后续沟通成本）

2）项目协作智能体

功能：任务分解、进度监控、风险预警

案例：某建筑企业项目管理智能体（项目延期率降低30%）

3. 人力资源智能体

1）招聘筛选助手

功能：简历筛选、候选人匹配、面试问题生成

案例：某互联网公司HR智能体（筛选效率提升200%）

2）培训个性化智能体

功能：员工能力评估、定制化学习路径

案例：某零售企业培训智能体（新员工上岗时间缩短40%）

二、自建智能体实战案例

1. 零代码平台智能体开发——Coze平台10分钟搭建智能助手

实操案例：客户问询智能体（含问题分类、知识检索、答复生成）

工作流演示：从需求分析到发布测试全流程

2. 中低代码平台智能体开发——Dify平台构建业务流程智能体

实操案例：供应商评估智能体（数据收集、分析、生成报告）

关键技术点：API连接、数据源对接、模板定制

3. 企业级智能体系统集成——多智能体协作系统

案例：企业决策辅助系统（市场分析+财务预测+风险评估）

架构图解：组件拆分与流程编排

三、智能体评估与优化

1. 常见的失败原因和教训

1）纳斯达克交易智能体失控：多智能体协同死锁（未设熔断机制）

2）医疗诊断智能体推荐过期药物：知识库更新延迟+无人工审核链路

3）招聘智能体性别歧视：训练数据包含历史偏见样本

2. 如何避免类似的失败

1）技术层防线：

幻觉检测：植入置信度阈值（如DeepSeek-R1设置＜0.7自动报警）

沙箱测试：模拟极端场景压力测试（例：知识库污染率＞15%时启动隔离）

2）管理层机制：

三阶审核制：开发组自检 → 风控组合规扫描 → 业务组场景验证

3）伦理清单

a 是否包含敏感群体偏见数据？

b 关键决策是否保留人工否决权？

c 是否建立版本回溯能力？

【课程总结与展望】

1. 学习心得和体会

2. AI智能体的未来发展趋势

1）AR融合爆发：工业维修智能体支持AR眼镜实时标注故障点（2025渗透率＞15%）

2）法律主体确权：欧盟拟立法认定高危场景智能体需承担部分法律责任

3）生物启发智能体：仿脑神经脉冲计算降低能耗90%（清华大学突破）

4）可持续架构：绿色智能体标准发布（单位任务碳排放＜传统AI的1/5）

5）群体智能涌现：10万+智能体协作攻克新药研发（OpenAI验证）

3. 如何持续学习和跟进AI智能体的最新进展