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課程背景：

隨著DeepSeek等國產大模型崛起，AI智能體技術正從“對話工具”向“自主任務執行體”躍遷。企業面臨三重矛盾：技術斷層：72%企業員工對AI理解僅停留在聊天層面，無法駕馭智能體的任務拆解與流程編排能力。效率瓶頸：傳統開發需3周+的智能體搭建，現可通過Coze等平臺縮短至2小時，但缺乏系統方法論指導。倫理風險：30%企業因數據泄露、幻覺決策等問題暫停AI項目，亟需建立技術-風控雙軌能力。

本課程以“認知-技術-場景”為軸，幫助企業跨越AI應用鴻溝，實現從被動響應到主動賦能的轉型。

課程收益：

● 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

課程對象：

技術決策者，開發工程師，業務管理者，HR/培訓負責人

課程方式：

“三階火箭”教學模型，確保認知-技能-成果轉化

課程大綱

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

冰老師

冰洋老師 數字化轉型實戰專家

中英文雙語授課

技術基礎：科班出身&專業認證

北京航空航天大學-軟件工程（大數據方向）碩士

工信部AI智能體工程師

工信部信創高級系統架構師

中興接入網高級講師認證

微軟Azure云專家認證

騰訊TCA和TCP認證

華為5個方向售前專家級認證

能力塑造：大企專業技術支持

曾任：華為技術服務有限公司 | 售后技術支持（接入網）

曾任：騰云憶想（騰訊云）科技有限公司 | 售前架構師

曾任：北京智訊天成科技公司 | 售前技術支持（大數據）

曾任：北京泰策科技（東方通）有限公司 | 高級產品經理

實踐產出：國家級標桿項目攻堅

1）政務：曾構建國家級【政務云災普沙盤系統】與【政務應急行業產品矩陣】，累計促成數千萬金額訂單簽約與中標；

2）金融：曾參于某國有商業銀行信創項目改造，并完成整體高并發訪問架構設計。同時參于某互聯網銀行智能運維項目，將銀行150多套系統進行詳細規劃設計，完成業務運維初期規劃，為未來智能運維實踐打下基礎；

3）高校：參于多家國內重點高校的大數據及人工智能，校企共建項目規劃設計，繪制相應總體架構文件，引入BAT及相關產品在教育行業的有效落地與教育實踐；

沉淀賦能：知識沉淀&行業影響

1）發表《基于知識圖譜的應急決策型》獲國際大數據會議優秀論文；

2）參于制定應急部省兩級數據治理總體規劃，打通“橫向到邊，縱向到底”五維數據管道

3）曾任華為ICT大賽華北區評委，帶隊獲全國技術對抗賽金獎，培養金牌講師3名；

4）搭建“高校-企業”聯合實訓平臺，指導北郵/北交大學生完成5G前傳網絡設計論文12篇，其中3篇獲IEEE通信會議優秀論文；

擅長領域：AI應用、AI智能體、國企信創、企業數字化轉型、數據分析、數據治理、數據思維、人工智能、大數據……

冰洋老師擁有華為、中興、騰訊多年大數據與AI、智慧政務-應急、數據中臺項目經驗，服務政企、銀行、運營商客戶，具備良好的關鍵路徑拆解和項目推動能力，可獨立進行數據產品規劃設計，完成項目全程管理，擅長從技術架構到商業價值的轉化，是“技術里懂業務，業務里懂技術”的優秀數字化轉型實戰專家

實戰經驗：

千萬級項目方案輸出：頭部企業級復雜數字化方案架構與落地

具備主導超大型、高復雜度數字化轉型項目全生命周期的頂層架構能力與實戰落地經驗，在政企、金融、通信等關鍵領域均有深度實踐：

01-某央企直屬企業信創高并發解決方案（百萬級）：總體擴容方案，架構設計；

02-某省應急信息化總體項目（千萬級）：項目預算拆分，功能及軟硬件架構拆解分配；

03-數夢工場科技投標方案（百萬級）：數據治理項目總規設計方案；

04-某省智慧校園項目（千萬級）：四大模塊規劃校企業合作的人工智能項目落地；

政務/高校/大企技術保障：高并發復雜數字化系統穩定保障與效能優化：

擁有保障大規模數字化基礎設施（網絡、云、數據中心）超高可用性與性能優化的卓越技術功底及應急處置能力，并能系統性提升運維效率：

01-復雜系統穩定保障

參與【全國兩會期間WLAN網絡穩定運行保障】，完成日均10TB流量監控及異常流量預警，支撐零重大事故目標達成；

參與【清華百年校慶話務保障】，快速定位UA5000設備主備切換故障，通過抓包分析優化信令流程，故障恢復時效縮短60%；

主導【智聯招聘語音業務瞬斷故障排查】，通過協議分析定位核心網信令異常，實現4小時恢復服務，客戶滿意度達100%；

02-商業驅動的數字化架構設計

設計【省級應急管理平臺架構】，拆解過億預算模塊，騰訊云產品占比達85%；

構建【政務云災備沙盤系統】，演示3次即促成千萬級訂單簽約；

打造【“林火預警-災普管理”產品矩陣】，中標冬奧森林防火項目，千萬級項目；

開發【行業級Demo工廠】，年產出演示系統47套，客戶轉化率提升35%；

技術賦能培訓：方法論與工具化驅動的數字化能力沉淀與規模化賦能

→善于將前沿技術實踐與復雜項目經驗，提煉為可復制可推廣的方法論體系、標準化工具及高效培訓范式，實現知識資產沉淀與團隊能力躍遷，推動行業最佳實踐落地：

01-為華為編制《接入網典型故障處理手冊》，在華為SUPPORT平臺發布，下載量超5000次；開發《WLAN網絡健康度評估模型》應用于全國30+省級運營商網絡優化，故障率下降40%；

02-主導中國移動/聯通/電信省級分公司技術賦能，覆蓋GPON/10G PON全場景運維（年均培訓200+人次），輸出《光網城市組網規范》等5套標準化課件，客戶認證通過率提升至95%；設計“理論-沙盤-實戰”三階培訓模式，完成全國30+地市三網融合項目技術宣貫，方案落地效率提升40%；

03-為中軟信息編制《大數據產品矩陣白皮書》被集團采納為標案模板，2022年復用率達70%；開發解決方案“一指禪”知識庫，沉淀327個場景案例，售前效率提升40%；

04-為石油/鐵路行業定制《工業級組網方案設計》課程，結合華為NE40E/中興ZXONE設備特性開發故障模擬沙盤，助力客戶技術團隊故障處理時效縮短50%。

部分項目/授課經驗：

部分項目落地

序號項目名稱項目內容成果

1高并發項目-信創項目

（某國有大銀行）滿足客戶側從原有100并發的業務需求向300并發的目標實現，并預留出后期擴容至500并發的預留容量，主導輸出合理擴容方案，繪制數據架構圖，同時制定相關報價策略主導200+萬的二期項目總架構，項目順利落地，為該行信創項目打下基礎

2大數據運維-運維項目

（某互聯網銀行）為改變多系統第三方開發運維的現狀，需要對全部100+系統進行性能測試并優化，實行POC 實施部署，同時結合實際業務痛點給出運維建議客戶側整個部門開始使用公司產品做為運維必備工具，銀行150多套系統的運維監控落地，開創了全國智能運維的銀行先例

3智某慧政務：智慧應急相關項目（政務數字化轉型）參與部省兩級數據表治理任務書編制，整合入輸出相關方案以及科羅迪執行的技術架構及業務架構，從技術角度指出相關信息流的流向及輔助支撐工作完成某應急指揮信息平臺項目，千萬級項目

4數據治理，數據中臺相關項目

（某政務數字化轉型項目）前期對接客戶需要，引導確認數據側的具體功能要求，并依超相關數據安全要求輸出相關產品能力，打造行業產品矩陣完成應急部省級數據治理總體規劃的編制工作與相關數據治理項目招投標工作，入圍兩個省級數據治理項目，并輸出應急行業產品矩陣

5某政務應急-災害風險普查Demo項目（政務產品打造）為相應國家應急部減災司關于全國第一次災害風險普查，需通過信息化手段開發相關Demo平臺；負責將相關業務理解轉化為產品可定制開發的相關模塊，并梳理相災普重點，展示最終成效輸出地市級平臺災普信息化統計工具，方便一線人員操作及相關信息匯總

部分授課案例

序號企業課題名稱期數

3華為《故障定位七步法》《協議深度解析》12期

4移動/聯通/電信《GPON/10G PON全場景運維》10期

1河北聯通《三網融合——PON網絡技術落地實踐》8期

2北京移動《PON技術在全程全網模式下的發展與展望》1期

5北京某部委《DeepSeek的發展趨勢及賦能應用》1期

6自媒體《AI寫作實訓練營》1期

主講課程：

《央國企信創攻堅：數據資產入表實戰與自主可控路徑》

《數據分析實戰訓練營——從數據分析到業務決策》

《數據治理體系構建——從合規入表到價值釋放》

《AI智能體工程：從對話工具到自主任務執行》

《AI驅動數字化轉型：破局與重塑之路》

《AI辦公效率提升實戰》

授課風格：

★ 授課風格注重實戰，通過將技術原理與實際生活中的例子相結合，使學員更易理解與掌握

★ 課程中穿插幽默故事（大多出自武俠小說），增加趣味性

★ 注重互動引導和啟發式教學，在實驗環節不拘泥于教材，靈活調整，幫助學員內化知識

★ 可承接定制課程或專項課程，滿足企業需求

部分服務客戶：

中國移動、中國電信、中國聯通、中國廣電、中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、中關村銀行、國家應急管理部、省應急廳、天津濱海新區政務、張家口崇禮應急局、多所985/211高校……

部分客戶評價：

冰洋老師的課程相當干貨。從最經典的保安四問開始講解。帶我們了解AI提示詞怎么講才能夠讓AI更好進行理解。這也讓我們簡介了解了AI寫作的基礎。同時，針對AI提示詞。冰洋老師還通過4個要點進行提問。

——某司 運營部負責人 張總

當然，學會使用AI寫作還不夠，更重要的是要學會如何優化它生成的內容。冰洋老師慷慨地分享了三個步驟，讓我能夠輕松地提升AI作品的質量。這三個步驟既簡單又實用，真的是讓我受益匪淺。最后，當老師講到“AI+日媒體”變現更合理時，我的眼睛都亮了!原來，AI寫作不僅能幫我作出高質量的內容，還能助我在自媒體領域實見變現，比如在公眾號，小紅書等的變現，這簡直就是錦上添花啊！

——某自媒體創業達人 張總

冰洋老師的課程非常落地，實踐經驗豐富。同時又能夠從一些日常故事中去講解技術，在學習的過程中不單單能夠加深理解，也能夠對日后的運維工作有了很大幫助。從冰洋老師的一個個武俠故事中，更加能夠理解產品的特性與技術原理。

——某省運營商 運維部負責人 劉總

冰洋老師《DeepSeek發展趨勢及賦能應用》課程內容前沿且實用，緊扣行業脈搏，案例豐富詳實。教學設計邏輯清晰，環節緊湊，有效引導學員理解與參與互動。授課風格深入淺出，表達生動形象，富有感染力，充分調動了學習熱情。整體課程價值高，學員收獲顯著。

——某部委 李總

老師的《數據分析實戰訓練營》課程內容設計精煉實用，緊扣“從分析到決策”目標，案例真實且工具講解到位。教學設計邏輯清晰，層層遞進，結合大量實操練習確保技能掌握。授課風格生動細致，講解深入淺出，互動性強，有效激發學員思考與參與熱情，大家的反響很熱烈。

——某銀行 支部負責人 王總

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