AI Agent

【课程背景】

AI Agent（人工智能代理）已成为推动企业数字化转型和智能化升级的关键力量。AI Agent能够模拟人类智能行为，执行自动化任务，提供决策支持，甚至与人类进行自然语言交流。在各行各业，AI Agent正逐步替代重复性劳动，释放人力资源，提高工作效率，优化用户体验。

然而，AI Agent的构建和应用并非易事，它需要跨学科的知识和技能，包括但不限于工作流、提示词、知识库等。为了帮助学员更好地理解和掌握AI Agent的构建与应用，本课程旨在提供一个系统化的学习路径，从理论到实践，从技术到业务，全面覆盖AI Agent的关键知识点和应用场景。

【课程收获】

1. 
   
   
   

   全面理解AI Agent：深入掌握AI Agent的基本概念、工作原理和关键技术。

   
   
   
   




2. 
   
   
   

   技术实践技能：学会应用工作流、LLM和RAG等技术构建AI Agent。

   
   
   
   




3. 
   
   
   

   业务融合能力：理解AI Agent在不同业务场景中的应用，学会将技术与业务需求结合。

   
   
   
   




4. 
   
   
   

   工具运用熟练度：熟悉并能够运用国内主流AI Agent工具进行项目开发。

   
   
   
   

【课程对象】全员

【课程时长】1天（6h/天）

【课程大纲】

Part 1：认识AI Agent

1.1 定义与概念

• 
  
  
  

  1.1.1 什么是AI Agent

  
  
  
  




• 
  
  
  

  1.1.2 AI Agent与RPA的区别

  
  
  
  




• 
  
  
  

  1.1.3 AI Agent的发展历程

  
  
  
  

1.2 指导思想

• 
  
  
  

  1.2.1 智能决策与自主学习

  
  
  
  




• 
  
  
  

  1.2.2 人机协作与交互体验

  
  
  
  




• 
  
  
  

  1.2.3 数据驱动与知识发现

  
  
  
  

1.3 AI Agent的原理

• 
  
  
  

  1.3.1 RPA流程自动化

  
  
  
  




• 
  
  
  

  1.3.2 RAG知识库管理

  
  
  
  




• 
  
  
  

  1.3.3 LLM AI 大模型

  
  
  
  

Part 2：AI Agent的核心技术

2.1 机器学习算法 - LLM

• 
  
  
  

  2.1.1 监督学习与非监督学习

  
  
  
  




• 
  
  
  

  2.1.2 强化学习

  
  
  
  




• 
  
  
  

  2.1.3 聚类与分类算法

  
  
  
  

2.2 自然语言处理

• 
  
  
  

  2.2.1 语言模型与文本分析

  
  
  
  




• 
  
  
  

  2.2.2 语义理解与情感分析

  
  
  
  




• 
  
  
  

  2.2.3 机器翻译与多语言支持

  
  
  
  

2.3 知识图谱

• 
  
  
  

  2.3.1 知识表示与推理

  
  
  
  




• 
  
  
  

  2.3.2 实体识别与关系抽取

  
  
  
  




• 
  
  
  

  2.3.3 知识融合与更新

  
  
  
  

Part 3：AI Agent在企业中的应用

3.1 客户服务与支持

• 
  
  
  

  3.1.1 聊天机器人与客户互动

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.1.2 智能推荐系统

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.1.3 客户反馈分析与处理

  
  
  
  

3.2 人力资源管理

• 
  
  
  

  3.2.1 简历筛选与候选人评估

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.2.2 员工培训与发展

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.2.3 员工满意度与情绪分析

  
  
  
  

3.3 风险管理与合规

• 
  
  
  

  3.3.1 欺诈检测与预防

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.3.2 合规性检查与报告

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.3.3 风险评估与预测

  
  
  
  

3.4 供应链优化

• 
  
  
  

  3.4.1 需求预测与库存管理

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.4.2 物流优化与路径规划

  
  
  
  




• 
  
  
  

  3.4.3 供应链风险评估

  
  
  
  

Part 4：国内主流AI Agent工具

4.1 工具概览

• 
  
  
  

  4.1.1 百度文心止疼提

  
  
  
  




• 
  
  
  

  4.1.2 阿里摩搭

  
  
  
  




• 
  
  
  

  4.1.3 智谱清言

  
  
  
  




• 
  
  
  

  4.1.4 字节Coze

  
  
  
  

4.2 工具选择与评估

• 
  
  
  

  4.2.1 功能与性能评估

  
  
  
  




• 
  
  
  

  4.2.2 成本效益分析

  
  
  
  




• 
  
  
  

  4.2.3 用户体验与支持服务

  
  
  
  

Part 5：实践AI Agent流程搭建

5.1 文心智能体介绍

• 
  
  
  

  5.1.1 软件特点与优势

  
  
  
  




• 
  
  
  

  5.1.2 社区资源与支持

  
  
  
  

5.2 搭建AI Agent流程的步骤

• 
  
  
  

  5.2.1 需求分析与规划

  
  
  
  




• 
  
  
  

  5.2.2 注册账号并完成零代码开发

  
  
  
  




• 
  
  
  

  5.2.2 本地知识库上传

  
  
  
  




• 
  
  
  

  5.2.3 测试与优化

  
  
  
  
  
  
  
  
  • 
    
    
    

    5.2.5.1 性能测试

    
    
    
    
  
  
  
  
  • 
    
    
    

    5.2.5.2 用户反馈收集

    
    
    
    
  
  
  
  
  • 
    
    
    

    5.2.5.3 模型迭代

    
    
    
    
  
  
  
  
  
  
  
  

5.3 维护与迭代

• 
  
  
  

  5.3.1 监控AI Agent性能

  
  
  
  




• 
  
  
  

  5.3.2 异常处理与日志记录

  
  
  
  




• 
  
  
  

  5.3.3 知识更新与模型再训练