《智能体工作流设计与落地课》
讲师:董俊豪 发布日期:09-16 浏览量:8
智能体工作流设计与落地课
智能体工作流设计与落地课:从业务需求到可推进的智能体方案
主讲:董俊豪
【课程背景】
这不是一门只教“怎么拖节点搭一个智能体”的工具课,而是一门帮助业务团队把真实工作流程翻译成智能体方案并推动落地的实战课程。
课程聚焦从业务需求到智能体落地的完整路径:选场景、拆流程、设计工作流、接入知识库、调试验证,并最终形成可演示、可讨论、可推进的智能体方案或 Demo。
客户常见痛点
学过智能体平台,但不知道从哪个业务场景切入
能搭简单 Demo,但很难结合真实工作流程
只会拖节点,不知道方案设计逻辑
不知道什么时候用工作流,什么时候需要知识库
智能体做出来不稳定、不贴业务、不容易复用
缺少需求拆解、测试调试和后续推进方法
【课程对象】
业务骨干、产品经理、运营负责人、项目负责人
参与企业内部 AI 选题、方案设计、原型验证的人
已经接触过大模型或智能体,但还不会落到真实业务中的团队
希望从“会搭简单智能体”升级到“会做业务落地”的学员
【课程收益】
理解从业务需求到智能体方案设计的完整思路
能把模糊问题定位到一条边界闭合的 L3 主干流程,而不是直接从工具和节点出发
学会把真实业务任务拆成可设计、可搭建的流程结构
掌握工作流式智能体的核心搭建逻辑
理解知识库与 RAG 的作用和适用场景
能完成需求定义、流程拆解、工作流设计、知识注入、调试验证
产出至少 1 个智能体方案、工作流草图或 Demo
【课程时长】
1 天(6小时/天)
1 天(6小时/天)标准版:完成方案草图和基础 Demo
2 天(6小时/天)工作坊版:围绕客户真实流程完成深度设计和验证详细课纲
【课程大纲】
模块1|从业务问题到 L3 业务流程定位
什么场景适合做智能体,什么场景不适合
从业务问题出发,而不是从工具出发
把模糊痛点改写为可观察、可验证的业务事实
从问题反推端到端流程,明确起点、终点、业务结果和上下游边界
画出 5-8 个主干活动,标注角色、系统或资料、输入与输出
识别耗时、出错、等待和经验依赖节点,区分 AI 可辅助与必须人工确认的边界
常见误区:只会搭,不会选题;只做 Demo,不进流程
课堂产出:《L3 业务流程定位卡》与关键节点清单。
模块2|从业务流程到智能体工作流节点
基于已定位的 L3 流程判断优化、重构或重新设计路径
如何把主干流程进一步拆成 AI 可参与的步骤
哪些节点适合标准化,哪些节点仍需人判断
从业务流程图走向智能体工作流蓝图
将流程节点翻译为工作流节点、判断条件、输入输出和人工校验点
实操:选择一个业务任务,画出流程和关键节点。
模块3|工作流式智能体搭建逻辑
工作流核心结构:节点、连接、输入、输出
三大逻辑结构:顺序、判断、循环
如何让工作流更稳定、更可控、更贴近业务
常见调试问题:节点报错、输出不符、循环卡住、条件不清
实操:把业务流程翻译成工作流蓝图。
模块4|知识库与 RAG 在业务场景中的应用
为什么智能体“不懂业务、不懂资料、不懂口径”
RAG 的基本逻辑:用户提问、检索资料、基于资料回答
适合接入知识库的场景:产品资料、客服 FAQ、制度流程、销售话术、项目资料
企业资料接入常见问题:资料混乱、口径不一、切块不合理、更新无人负责
实操:判断本组智能体是否需要知识库,以及需要哪些资料。
模块5|现场练习与方案产出
练习步骤:
将模糊痛点改写为可观察的业务问题
定位问题所属的端到端流程,明确起点、终点和业务结果
画出 L3 主干流程与 5-8 个关键活动
定义用户、任务、输入和输出
将业务活动翻译为工作流节点,并标注人工校验点
判断是否需要知识库
搭建基础 Demo 或方案草图
测试、调试、记录问题
方案字段:
字段
要回答的问题
业务问题
谁在什么场景遇到什么问题,造成什么业务影响
业务场景
解决哪个具体问题
流程边界
从什么事件开始,到交付什么业务结果结束
用户对象
谁会使用这个智能体
输入材料
用户或系统提供什么
工作流节点
AI 按什么步骤处理
知识库资料
需要哪些企业资料
输出结果
最终交付什么
人工校验
哪些环节必须人判断
后续优化
下一步怎么验证和迭代
模块6|案例复盘与落地建议
为什么很多智能体 Demo 不好用
从课堂 Demo 到部门试点的推进路径
业务 owner、IT、业务尖兵如何分工
如何做小范围试点和复盘
交付产出
至少 1 个智能体应用场景定义
至少 1 份 L3 业务流程定位卡与关键节点清单
至少 1 份工作流蓝图、方案草图或 Demo
一份知识库资料准备清单
智能体落地的阶段性推进建议
可定制方向
可围绕客服问答、客户分析、销售辅助、报告生成、制度查询、内容生产、审核流程、培训管理等客户真实业务定制。