《AI智能体赋能企业应用》训练营

《AI智能体赋能企业应用训战营》

主讲：韩迎娣

【课程背景】

人工智能技术正在以超乎预期的速度重塑每一个商业场景。然而，企业高管面临的真实困境不是"不知道AI"，而是三层断层：

认知断层：看了很多案例，却不知道本部门哪些环节真正可以被AI替代，以及为什么可以替代。

技能断层：知道AI有用，却不会搭建，搭建了也不知道如何设计人与机器的协同分工。

落地断层：学了工具操作回到真实业务，却发现给AI布置任务结果完全不可控，企业无法接受这种不确定性。

本课程专为企业各岗位高管设计，以"认知重构→数字员工深度应用→智能体搭建→人机协同落地"为主线，采用讲授-演示-实操-产出四位一体的教学模式，全程实操占比超60%。课程将帮助学员从"了解AI"跨越到"驾驭AI"，从"零散使用"升级到"系统化落地"。学员离开时带走的是一套可落地的AI场景方案与亲手搭建的智能体原型，而非课堂笔记。

【课程收益】

建立AI与智能体的系统认知框架，打通思维壁垒

掌握“流程AI化诊断”方法，识别本岗位可被AI替代的关键环节

理解数字员工背后的技术逻辑与商业逻辑

掌握人与AI协同的工作分配原则与设计方法

学会用主流平台（Dify/扣子/WorkBuddy等）搭建业务智能体

完成一个本岗位真实业务场景的智能体原型设计与落地验证

【课程对象】企业总经理、副总经理、业务总监、人力资源总监、市场总监、财务总监、运营总监等各职能高级管理人员

【课程时间】2天1晚

【课程结构】

时间段

核心内容

形式

Day1上午

AI认知重构与智能体生态

讲授+案例

Day1上午

AIGC与大模型深度业务应用

讲授+实操

Day1下午/晚上

动手搭建业务智能体

全程实操

Day2上午

Agent原理与架构设计

讲授+案例

Day2下午

流程AI化诊断与人机协同设计

工具+实操

【课程大纲】

第一天：认知重构·基于业务场景AI深度应用

模块一：AI认知重构与智能体生态

一、差距觉醒：为什么这次不一样

用真实数据呈现：人与人之间AI应用差距，企业与企业之间的差距

从"零散尝鲜"到"数字员工量产"——两类企业的分化正在发生

数字化与AI已深刻改变人们的生产、生活、工作方式

人工智能发展阶段解析：从大模型到智能体的普惠性应用意味着什么？

【案例解析】国内主流大模型在企业业务场景的应用对比

【研讨】企业智能化应用程度？

二、重新认识AI：商业挑战与机遇

数智化对商业环境是"革新"还是"革命"？

人类永远不会交给AI做的事情 vs. AI真正擅长的事情

【案例解析】AI Pin——从检索到解决方案，服务规模化新商业模式

三、AI创新思维与价值创造框架

AI创新的三大驱动力：效率驱动 / 场景连接 / 以用户为中心

AI价值创造三段论：价值探索→价值创造→价值交付

AI创新模式的两个终极方向：强化人（超级个体）vs. 强化系统（稳定组织）

判断任何AI方案的金标准——能力强×门槛低×成本低：三者最多同时满足两个

【案例解析】两种企业经营模式对比：用AI重构的公司 vs. 传统公司的效率差距

【思考】如何用AI实现企业商业或管理模式创新

四、AI任务类型与应用边界

智能商业框架体系

全价值链业务场景微任务拆解模式

大模型应用MVP策略：任务，背景基础，数据，生成结果标准

决策式人工智能 vs. 生成式人工智能：适用边界不同

AIGC、大模型、AI Agent三者关系图谱

智能体（AI Agent）是什么：从"会问答"到"会做事"的跨越

智能体MVP策略：任务源，任务基础，数据，生成结果，控制规则，传递关系

Agent运行核心机制：感知→规划→工具调用→执行→反馈

模块二：AIGC已经成为高管的新生产工具

一、AI新型能力：让AI有了"人力与人性"

AIGC的本质：内容生产范式的根本转变

AI新型能力如何改变内容创作的底层逻辑

二、AIGC三大前沿能力

孪生能力：让建筑学会思考

编辑能力：现有内容的修改、优化、再创作

创作能力：内容批量化、个性化生产

三大能力的使用场景与选用原则

高管最常用的AIGC能力组合：以战略分析、汇报材料、内容生产为例

三、提示词设计——让大模型真正产出业务价值

为什么你感觉AI不好用？根本原因在于指令设计的质量

高质量提示词的结构要素：背景完整、任务清晰、输出清晰、格式明确

从模糊指令到结构化指令：四次递进演示（以内容选题为案例）

多角色原则：给AI配置"专家团"视角（行业专家+用户视角+执行视角）

提示词工程化写作：为什么高管需要掌握结构化提示词，而不是随意提问

【现场实操】每位学员完成本岗位3个结构化提示词模板

模块三：基于业务场景的深度应用

营销管理

案例：用户需求预测，营销业务模型搭建

现场实操：营销策略与方案、宣传海报

数智化办公

现场实操：文档自动生成——会议纪要、工作汇报、合同初稿

产品研发

案例：产品设计与研发辅助

生产管理

案例：基于APS排程局限与AI动态调整

现场实操：基于APS排程局限与AI动态调整策略

采购管理

现场实操：采购需求与方案审核

人力资源管理

案例：简历自动筛选 / 智能面试 / 考题自动生成

现场实操：模拟企业薪酬结构，做薪酬与离职率分析

财税管理

现场实操：模拟企业财务痛点，生成财务模型

经营分析

案例：经营痛点分析

现场实操：模拟经营数据做痛点分析与解决方案

第二天：智能体搭建实战·人机协同诊断与智能体员工

模块四：智能体系统与搭建实战

一、从“会思考”大模型到“会执行”智能体

Agent与大模型应用的本质区别：从"回答问题"到"完成任务"

Agent的四大核心组件：感知层 / 规划层 / 工具层 / 记忆层

从零创建智能体的完整流程演示：人设定义→提示词配置→工具接入→测试→发布

二、企业级智能体分类与选型

按功能分类：信息型（知识问答）/ 执行型（任务处理）/ 创作型（内容生产）/ 决策支持型

按部署方式：本地化 vs. 云端 vs. 混合部署

单Agent vs. 多Agent协作：什么情况下需要多个智能体分工？

主流平台选型矩阵：Dify / 扣子（Coze）/ WorkBuddy

Dify：私有化部署首选，数据不出企业，可视化工作流

扣子：丰富插件生态，快速验证

WorkBuddy：本地化AI工作站，适合高管个人日常使用

选型金标准：能力强 × 门槛低 × 成本低——三者不可同时满足，如何取舍？

三、智能体的三层架构

三层架构解析：前台入口+ 中台引擎（AI处理）+ 后台中枢（数据库）

后台数据库设计与AI字段配置

自动化工作流：从数据提交到结果回传的完整链路

批量处理能力与多模态扩展（生图/生视频）在业务场景的应用

【案例全拆解】某企业年关数据处理痛点——五步数据流水线解决方案

四、智能商业设计核心要素

价值链、业务流与业务场景

业务规则、管理规则、控制规则

MVP任务自动化拆解

人机任务分配与协同关系

模块五：动手搭建你的业务智能体

一、搭建前：AI场景的结构化诊断方法

AI可替代性的三个判断维度：

规则化程度（任务是否有明确规则可遵循）

数据依赖度（任务是否依赖大量信息处理）

创造性门槛（任务是否需要高度原创性判断）

四类任务分类模型：完全可替代 / 辅助增强 / 协同共创 /人类主导

场景优先级筛选：可行性 × 影响度二维评估矩阵

企业骨干经验的价值再认识：专家经验的显性化是AI落地的关键前提

二、智能体搭建全流程

Step 1：需求定义——用"一句话需求卡"锁定智能体

谁来用？解决什么问题？输入是什么？输出是什么？

用结构化方式定义任务：任务清晰 + 背景完整 + 输入充分 + 格式明确

场景优先级筛选：投入产出比分析

Step 2：工作区初始化与基础配置

角色与人设配置（System Prompt设计原则）

知识库接入：如何让Agent拥有企业专属知识（私有数据的结构化处理）

金句注入：把企业专家的优势方法论写进知识库，让AI成为岗位数字分身

Token优化策略：加载顺序与上下文管理

Step 3：技能与工具配置

内置工具接入：搜索、代码执行、文件读写

外部系统对接：CRM / ERP / 钉钉 / 飞书等

API接入与付费调用：成本控制思路

安全红线：工具权限管理与数据安全边界

Step 4：多Agent协作设计（进阶）

什么时候需要多个Agent分工协作？

工作区隔离方案与任务分发设计

预算控制与Token消耗优化

Step 5：测试与上线

测试流程：单步测试→集成测试→边界测试

常见问题排查：幻觉处理、循环错误、工具调用失败

发布集成：发布至企业内部（钉钉群/飞书群），实现全员可用的数字员工

灰度发布与迭代优化策略

三、四大标杆案例拆解

一句话开发业务管理系统

客户管理系统：从客户档案到转化漏斗的销售支持案例

营销管理：营销全链路自动化执行

知识管理系统：专家经验智能化沉淀与企业知识图谱构建

四、现场实战工作坊（分组进行）

①场景结构化诊断：AI替代性分析

② 需求定义与智能体架构设计

③ 基础搭建与工具配置

④ 测试演示与优化

各组汇报：展示搭建成果，讲解设计思路

模块六、OpenClaw部署与应用实战

OpenClaw本地部署

不同操作系统的部署路径

执行部署：备好电脑，电脑操作系统优选MAC

OpenClaw模型接入

国内模型厂商选择与策略建议

执行模型接入：注册飞书账号，DeepSeek或MiniMax

OpenClaw的技能配置

SKILL.md规范

ClawHub供应链攻击风险与恶意技能识别

成果：完成部署执行

4、如何养一只龙虾

工作区配置、加载顺序与安全

工作区初始化与目录结构

SOUL.md与USER.md配置

加载顺序与Token优化建议策略

多Agent协作与工作区隔离进阶方案

常忽略的配置盲点与安全红线

模块七：人机协同与智能体员工工作模式

为什么人机协同比智能更重要？

人机协同目标与智能化诊断

诊断共性画像

阶段分布

价值目标

工具：人机协同诊断评估表

智能体员工的应用策略与落地路径

智能体员工应用策略：从"一次性使用"到"持续服务"

落地路径六步法：

愿景与规划：明确智能体员工的业务目标与价值预期

数据与智能化能力：盘点可用数据资产，建立知识基础

任务体系：定义智能体员工承接的任务类型与颗粒度

分配逻辑与流程体系：智能体员工与人类员工的协同流程

管理与控制：设置质量检验点、异常处理机制、权限边界

交互与交付：确定使用入口（钉钉/飞书/企微）与成果交付方式

四、智能体员工执行的场景实操

1、营销体系

案例：自动化营销——从客户数据到个性化触达的全流程自动化

2、在线客服

智能客服搭建、客户意图理解、知识库接入

3、供应链生产

案例：全球首例智能体工厂

4、档案及知识管理

案例：知识管理的智能化

案例：知识库分析——专家经验的显性化与AI化沉淀

现场实操：知识萃取与图谱搭建

5、项目设计与系统开发

现场实操：项目商业模式与系统设计

现场实操：系统开发与自动化部署

【分组讨论】各岗位高管：本部门的智能体员工可以承接哪些工作？