《企业级AI Agent实战：Work Body全场景提效训练营》

《企业级AI Agent实战：WorkBuddy全场景提效训练营》

主讲：嘉山老师（原抖音集团最佳教练）

【课程背景】

随着大模型技术的迅猛发展，AI Agent（人工智能代理） 已成为企业数字化转型的核心驱动力之一。区别于传统的AI对话工具（如豆包、DeepSeek等），AI Agent具备自主规划、工具调用、记忆系统和本地文件操作等关键能力，能够真正融入企业办公场景，成为员工的智能化工作伙伴。

WorkBuddy是腾讯推出的企业级AI Agent智能体产品，采用本地部署架构，所有文件和数据均存储于用户本地电脑，无需上传至云端，兼顾效率与安全。同时，WorkBuddy深度打通腾讯生态（企业微信、腾讯会议、腾讯文档等），为企业用户提供更顺畅的办公体验。

然而，许多企业在引入WorkBuddy后，并未获得预期的效率提升。核心问题在于：大多数用户仍将AI Agent当作传统聊天机器人使用——只停留在问答层面，未能激活其核心能力。具体表现包括：

未开启或未维护记忆系统，导致AI无法积累对用户及企业的认知；

未正确选择工作空间，导致文件管理混乱、安全性不足；

未根据任务类型选择合适的工作模式和大模型；

未重视提示词工程，导致输出质量参差不齐；

不了解上下文窗口的管理方法，导致长任务处理失败或积分浪费。

本课程应运而生，旨在帮助企业员工真正用好AI Agent，而非“浅尝辄止”。

【课程收益】

深度认知AI Agent与传统AI的本质区别

清晰理解自主规划、工具调用、记忆系统三大核心能力；

能够识别不同工作场景下AI Agent的应用价值。

独立完成WorkBuddy的记忆系统搭建与维护

掌握全局记忆、对话记忆和个性化设置三层配置方法；

能够定期检查和校准AI对自身角色、偏好和业务背景的认知。

科学管理工作空间与本地文件

理解本地部署的安全逻辑；

能够为不同项目独立建立工作空间，实现安全隔离与高效管理。

灵活选择工作模式与优化任务执行

掌握自动模式、计划模式和问答模式的适用场景；

能够针对复杂任务启用计划模式进行任务预规划，节省上下文和积分。

精准选型大模型并管理上下文

了解混元3、Kimi K3、MiniMax M3、DeepSeek V4 Pro、智谱5.2等主流模型的能力差异与适用场景；

学会监控上下文占用，掌握超限时的应急处理策略。

掌握AI Agent场景下的提示词优化技巧

熟练使用内置增强工具、AI辅助优化和第三方工具三种优化方法；

能够写出结构化、可执行的高质量任务指令。

【课程特色】

实战导向：全程基于真实企业办公场景设计案例，学员可边学边练，实时操作自己的WorkBuddy。

系统完整：覆盖从记忆系统到任务启动、空间管理、模型选型、上下文管理再到提示词优化的完整闭环。

本地安全：深度解析本地部署的AI Agent工作原理，强调企业数据安全与文件管理规范。

腾讯生态：讲解WorkBuddy与企业微信、腾讯会议、腾讯文档、乐享知识库的深度打通场景。

模型精讲：对5大主流模型进行横向对比，提供清晰的选择决策框架。

技巧落地：提供即学即用的提示词优化方法，带练从“一句话指令”到“结构化指令”的升级。

持续服务：配套专属学习群、课后答疑、作业点评及回放服务，支持长期成长。

【目标人群】

企业各职能部门员工（HR、财务、市场、运营、行政、研发等），希望使用WorkBuddy提升日常办公效率；

企业中高层管理者，希望了解AI Agent如何赋能团队协作与知识沉淀；

IT部门及数字化推进负责人，负责企业AI工具选型、部署及推广；

AI应用爱好者及个人用户，希望从“浅度使用”进阶为“深度玩家”。

学员无需具备编程或AI技术背景，仅需拥有WorkBuddy产品基础使用权限（个人版或企业版均可）即可轻松跟学。

【课程大纲】

模块一：重新认识AI Agent —— WorkBuddy是什么？为什么它不一样？

AI Agent的定义：不仅是“聊天机器人”，而是具备自主规划能力、工具调用能力和记忆系统的智能化工作伙伴

WorkBuddy与传统AI工具（豆包/DeepSeek/元宝）的本质区别

本地部署 vs 云端上传：文件不上云，数据更安全

文件读取机制：直接读取本地文件，无需上传下载

记忆积累：跨任务的持续学习，越用越聪明

WorkBuddy核心架构拆解：记忆系统 → 工具链 → 模型层 → 工作空间

常见误解澄清：为什么“用不出区别”往往是使用方式的问题，而非工具本身的问题

企业版 vs 个人版：知识沉淀、成员协同、权限管理、积分调配等差异化能力

腾讯生态打通：企业微信、腾讯会议、腾讯文档、乐享知识库的集成价值

本模块重点字词：AI Agent、自主规划、工具调用、记忆系统、本地部署、企业版、腾讯生态

模块二：记忆系统搭建 —— 让AI越用越懂你

记忆系统三层架构详解

全局记忆：跨任务生效，积累用户角色、公司背景、业务偏好

对话记忆：单任务内生效，记录本次任务的上下文信息

个性化设置：全局规则配置（角色、称呼、语言风格、回答偏好）

个性化设置深度讲解

风格语调：默认/专业研究/亲和友好等选项的本质——调节模型温度参数

自定义指令：强制性约束规则的写入方法（类似Harness约束机制）

称呼、人格等基础信息配置

实操演示

如何开启并查看全局记忆

如何手动编辑、补充或删除记忆条目

如何从其他AI工具（如Claude的Memory文件）导入已有记忆

如何通过自定义指令设置强制性约束规则

对话记忆的底层逻辑：隐藏文件夹中的memory.md文件解析

Mac：Shift+Command+点 显示隐藏文件

Windows：查看→勾选“隐藏的项目”

定期校准的重要性：建议每周检查一次记忆准确性，避免认知偏差

核心观点：AI越用越聪明的前提——记忆系统必须持续维护

本模块重点字词：全局记忆、对话记忆、个性化设置、自定义指令、导入记忆、越用越聪明、温度参数

模块三：任务启动与工作空间管理 —— 从第一步就做对

新建任务的完整操作流程：从左上角“新建任务”开始

场景卡片选择

日常办公：覆盖常规办公任务

代码开发：面向研发场景

设计模式（Windows版本）：面向设计场景

不同场景对应不同的系统提示词封装

模板卡片选择：文档处理等专项模板的适用场景

工作空间（Workspace）的核心价值

不是“可选”而是“必选”——为每个复杂项目建立独立文件夹

安全隔离：操作范围限定在空间内，避免误读/误删其他本地文件

统一管理：素材、产出物、记忆文件集中存放，便于项目整体管理

本地文件上传机制：不上传云端，基于本地文件链接处理

乐享知识库集成（企业版功能）：企业知识库文件的统一权限管理

实操演示：如何新建工作空间、如何切换、如何查看空间内文件

本地部署的资源消耗说明：内存占用、CPU消耗、电脑发热情况认知

默认权限设置：不建议开启“完全访问权限”——安全第一

本模块重点字词：工作空间、安全隔离、本地部署、场景卡片、模板卡片、默认权限、乐享知识库

模块四：三大工作模式解析 —— 选对模式才能事半功倍

自动模式（默认）

适用场景：大部分日常任务

特点：直接交付最终结果

计划模式

适用场景：复杂任务（如制作完整方案、项目规划、年度报告）

特点：先生成执行计划，经用户确认后再执行

核心价值：避免任务中途偏离预期，节省上下文和积分消耗

典型场景示例：制作HR工作台等复杂产出物

问答模式

适用场景：简单信息查询、任务前期讨论与需求梳理

特点：不执行任何文件操作，仅对话交互，类似传统搜索工具

实战建议：复杂任务三步走策略——问答模式讨论 → 计划模式确认 → 自动模式执行

积分消耗认知：不同模式下积分消耗的差异说明

本模块重点字词：自动模式、计划模式、问答模式、复杂任务、上下文节省、积分优化

模块五：大模型选型与上下文管理 —— 积分花得值、任务做得好

为什么模型选择如此重要

不同模型在多模态能力、上下文窗口、擅长领域、响应速度、积分消耗上差异显著

Auto（自动）模式的局限性：任务理解偏差、模型拥挤分配、积分消耗不透明

五大主流模型横向对比

混元3专项说明：腾讯自家模型，针对WorkBuddy办公场景调优，目前免费，但上下文窗口较小

MiniMax M3专项说明：全球开源模型参数量最大（2.8万亿），性能强但消耗积分多、速度较慢

上下文窗口深度解读

什么是上下文：

上下文占用查看方法：模型旁的圆圈图标 → 查看百分比

超出上下文的后果：被迫压缩 → 信息遗失

各项占用说明：系统提示词、工具/Skill调用、对话消息、连接器/MCP

上下文超限应急处理三法

① 在同一工作空间下新建对话任务

② 切换更大上下文窗口的模型（如从混元3切换到Kimi K3）

③ 手动让AI总结压缩历史内容后开启新任务

Token概念科普：

本模块重点字词：多模态能力、上下文窗口、混元3、Kimi K3、MiniMax M3、DeepSeek V4 Pro、智谱5.2、超出上下文、Token、积分

模块六：提示词优化技巧 —— 会问问题，AI才能给好答案

核心理念：即使是最强的AI Agent，也无法理解模糊的指令。提示词质量依然直接决定输出质量

错误示范分析：“帮我做一份介绍WorkBuddy的PPT”——信息严重缺失，属于错误示范

正确思维模型：像给985毕业实习生交代工作一样写提示词

说清楚背景、目标、受众、格式、风格、约束

三种优化方法实操

方法一：WorkBuddy内置“增强提示词”工具

位置：模型选择旁

一键优化，自动补充大纲结构、页数建议、风格指引

必须人工二次修改——AI补充的方向需结合业务实际调整，不可直接使用

方法二：用AI辅助AI（省积分技巧）

用DeepSeek等模型先优化提示词：“请帮我优化以下任务指令……”

获取结构化版本后再交由WorkBuddy执行

适合任务思路不清晰时的前期准备

方法三：第三方专门优化工具

示例工具展示：结构化拆分——受众分析 → 结构设计 → 风格设计 → 输出格式 → 视觉建议

高质量PPT类提示词的标准结构

完整大纲：每页内容明确

风格设计：配色、字体、排版要求

页数要求：明确总页数

受众说明：技术人员/非技术人员/管理层等

时长要求：如15分钟或1小时的不同设计逻辑

作业布置：基于自己的实际工作场景，用三种方法分别优化一条提示词并对比效果

本模块重点字词：提示词优化、增强提示词、结构化指令、受众分析、大纲设计、人工二次修改

模块七：专家（Skill）与连接器（Connector）入门导览

注：本模块为导入介绍，深度实操将在后续专题课程中展开。

Skill（技能）的定义：封装特定场景能力的“技能包”，可调用执行专项任务

系统预置Skill vs 自定义Skill

Skill的系统提示词封装逻辑

Connector（连接器）的定义：连接外部工具与数据源，扩展AI Agent能力边界

专家系统：预置的行业/岗位专家角色，提供专业化输出

如何选择合适的Skill：根据任务类型匹配

如何创建自定义Skill：基本思路与流程预览（详细内容在系列课程后续期次）

Skill/Connector与上下文的关联：调用时同样消耗上下文

本模块重点字词：Skill、Connector、专家系统、自定义技能、技能包

模块八：综合实战演练与答疑

综合实战任务

任务发布：基于本地工作空间，使用WorkBuddy完成一份完整的项目方案/汇报PPT

要求涵盖八步完整流程：① 新建工作空间 → ② 设定个性化配置 → ③ 检查记忆系统 → ④ 选择场景模式 → ⑤ 选择工作模式 → ⑥ 选型模型 → ⑦ 优化提示词 → ⑧ 执行并交付成果

常见问题集中答疑

积分消耗过快的原因分析与优化策略（上下文管理、模型选择、Skill使用三方面）

生成流程图/思维导图乱码的处理方案（模型切换 + Skill匹配）

本地文件读取失败的排查方法

不同操作系统（Mac / Windows）的差异处理

模型拥挤/速度慢的应对策略

课程总结：回顾全天八大模块核心要点

后续学习路径：八期系列课程整体安排预告（下一期主题预告：Skill深度实操）

本模块重点字词：实战演练、综合应用、积分优化、系统答疑、八步流程

附注：本课程可根据企业具体行业、团队特点及学员调研结果，进行适度定制化调整，确保内容与场景高度贴合，实现“学即能用、用即有效”。