《拥抱Agent时代：AI提示词与智能体产品落地实战营》

《拥抱Agent时代：AI提示词与智能体产品落地实战营》

主讲老师：黄光伟

【课程背景】

站在人工智能全面渗透业务的节点，面对大模型从对话工具向自主执行任务的智能体演进趋势，业务团队亟需跨越基础认知门槛，掌握利用AI智能体重塑产品运营与建设流程的核心技能，以应对日益复杂的用户需求与降本增效压力。

【课程收益】

1. 通过本课程学习，参训者能够准确辨析AI智能体的底层逻辑与能力边界，熟练运用提示词，独立搭建解决实际业务场景问题的专属智能体，并掌握将智能体融入日常产品运营，从而实现个人工作效率与业务产出价值的双重跃升。

【课程特色】

本课程落地实战，全课程涉及不少于25个实用国内Ai工具的教学练习和演示，摒弃晦涩技术理论专注业务场景赋能，确保参训者带着问题来带着方案走，实现从听得懂到做得出再到用得好的闭环转化。

【课程对象】

企业互联网产品与运营条线全员。

【课程时间】

1天/每天6小时

【课程大纲】

一、视野重塑：认知AI智能体与提示词新纪元

1. AI发展趋势与业务影响

1）大模型从对话走向自主执行（Agent演进）

2）AI原生应用对传统产品运营的冲击

3）降本增效：AI在内容生产中的价值数据

4）工具人向指挥官的角色转变

5）互联网产品团队的AI核心竞争力

2. AI智能体的核心认知与能力边界

1）浅显理解智能体：大脑加感知加行动

2）智能体的三大基础能力（理解、规划、执行）

3）智能体与普通大模型对话的本质区别

4）智能体在APP运营中的适用场景边界

5）判断业务环节是否适合引入智能体的标准

3. 国内主流免费AI工具全景图与选用

1）Kimi（月之暗面）：长文本与资料解析利器

2）豆包（字节跳动）：语音交互与日常文案助手

3）文心一言（百度）：生态丰富与智能体平台

4）智谱清言（智谱AI）：数据分析与智能体搭建

5）工具选择3大原则：场景匹配度、上手门槛、数据安全

二、人机对话密码：提示词编写与执行技巧

1. 提示词的底层逻辑与沟通法则

1）提示词的本质是机器能懂的任务说明书

2）消除模糊性：AI不具备人类的隐含常识

3）上下文窗口对提示词长度的影响机制

4）迭代思维：提示词是改出来的不是写出来的

5）从单向提问到多轮引导的对话策略

2. 提示词编写逻辑方法

1）第一步立角色：设定专家身份与视角

2）第二步明任务：清晰界定单次目标

3）第三步给背景：提供必要的前置信息

4）第四步提要求：规定输出格式语气与禁忌

5）第五步做示范：提供1个优质参考样例

3. 提示词优化的执行技巧

1）结构化技巧：使用分隔符划分指令模块

2）防幻觉技巧：要求AI标注信息来源或不确定处

3）深度思考技巧：加入请一步步思考指令

4）控场技巧：设定否定约束如不要使用专业术语

5）组合技巧：固化团队通用模板

分组演练：写一个信用卡APP促活文案优化为标准5步法提示词

6）推导过程：原始提问输出空泛无物->加入立角色设定为资深运营专家->明任务写一张海报文案->给背景设定目标人群为年轻白领->提要求字数50字以内带emoji->做示范提供参考样例->输入AI得出结果

三、业务效能引擎：运营与产品场景提示词实战解析

1. 内容运营场景的提示词实战

1）活动策划：生成节日促活方案的知识灌注

2）文案生成：多平台适配的改写与裂变技巧

3）爆款拆解：投喂样例提取爆款逻辑的方法

4）社群运营：自动回复与话题引导话术设计

2. 产品建设场景的提示词实战

1）需求洞察：利用AI提炼用户反馈核心痛点

2）竞品分析：投喂公开信息生成对比分析框架

3）文档撰写：PRD与操作手册的标准化生成

4）测试用例：基于功能描述自动生成边界测试点

3. 数据分析场景的提示词实战

1）指标定义：让AI辅助梳理业务指标体系

2）数据解读：投喂表格数据寻找异常波动原因

3）趋势预测：基于历史数据的定性逻辑推演

4）报告生成：数据看板信息的文字化总结

分组演练：将APP应用商店真实用户评论投喂给AI提炼TOP 3痛点

5）推导过程：现场复制评论文本->上传至AI工具->设定角色为用研专家->要求按提及频率和情感极性归类->输出痛点列表及改进建议->人工核对高频词汇与AI结论一致性

四、从用到建：零代码搭建专属业务AI智能体

1. 智能体搭建的核心思路

1）思路一：从高频低效的重复性工作切入

2）思路二：从需要大量知识检索的问答切入

3）思路三：从多步骤流程化的任务执行切入

4）避坑指南：切勿让智能体处理核心机密数据

5）评估标准：搭建成本与提效时长的ROI测算

2. 智能体搭建标准SOP

1）第一步写设定：定义名称简介与开场白

2）第二步灌知识：上传业务文档构建专属知识库

3）第三步调指令：编写智能体的约束与执行逻辑

4）第四步测效果：多轮对话测试与指令微调

5）发布上线：权限设置与分享渠道选择

3. 主流平台智能体搭建实操演示

1）智谱清言智能体中心创建流程解析

2）阿里智能体平台创建流程解析

3）知识库文档格式与切片对回答准确度的影响

4）展示：使用智谱清言搭建专属智能体

五、落地与安全：智能体融入工作流的SOP与合规

1. 人机协同工作流设计的两大原则

原则一：人做决策与审核，AI做生成与执行

原则二：先跑通小闭环，再扩大应用范围

1）识别工作流中的断点：AI无法自动衔接的环节

2）建立反馈机制：将人工修改结果反哺给AI

3）沉淀团队资产：从个人提示词到团队智能体库

2. AI工具日常应用的321落地SOP

1）3个准备：明确目标、整理资料、选对工具

2）2轮交互：首轮生成框架、次轮填充细节

3）1次校验：人工交叉核验事实与数据

4）SOP执行中的常见卡点与解决策略

5）建立个人AI提效清单与工具箱

3. AI应用的数据合规与安全边界

1）脱敏原则：绝不输入客户隐私与核心财务数据

2）幻觉防范：对AI生成的法规数据事实必须二次核实

3）版权意识：AI生成内容的商用风险与合规审查

4）建立团队AI使用安全守则的基本框架

分组演练：选择当前日常工作中最耗时的一项任务设计人机协同SOP

5）推导过程：列出原流程耗时（如某活动方案撰写需4小时）->拆解可由AI替代的环节（资料搜集1小时、大纲生成0.5小时）->测算AI介入后耗时（人工审核1小时加AI生成0.5小时共1.5小时）->对比产出效率提升比例（提效62.5%）