《AI 需求挖掘与智能体搭建》-1天

《AI 需求挖掘与智能体搭建》

把业务需求，翻译成能搭起来的智能体逻辑

主讲：白涛

【课程背景】

在企业数字化转型与 AI 技术深度融合的今天，越来越多的企业开始尝试将大模型能力引入实际业务场景。然而数字化团队普遍面临几重困境：业务需求与技术实现之间"翻译"困难，AI 项目容易陷入"概念验证即结束"的怪圈，智能体应用难以从原型走到生产。

这些困境的表象是技术不成熟，根子往往在翻译环节：业务端说不清要什么，技术端接不住真实流程，做出来的原型既无人用、也无法对接现有业务与管理系统。数字化团队真正的价值，正在于做业务语言与技术落地之间的翻译者。

本课程一天只做一件事：沿业务场景到智能体逻辑的映射链走完一遍，从挖需求、拆场景、画流程图，到平台搭建与成果产出，让学员带走一份可直接推动立项的规格说明书。

【课程收益】

能用一张场景地图把本单位业务对号入座，说清数字化团队该在哪一环介入

掌握把业务场景拆解为智能体逻辑的标准化方法，能独立画出智能体逻辑流程图

理解 RAG、Prompt 工程、多 Agent 协同等核心原理，明确各自的应用边界

了解主流智能体平台的核心逻辑，能完成原型搭建或核心配置环节

带走一份可直接用于内部汇报或技术评审的《智能体需求规格说明书》

【课程特色】

以业务真实场景为唯一入口，全程用脱敏的企业实例讲业务与技术的关系，不空谈概念

聚焦业务语言与技术落地之间的翻译能力，把藏在人脑里的规则显性化

现场演示主流智能体平台的工作流编排与知识库挂载，边讲边动手

从需求拆解到原型设计再到规格文档，一天走完一条完整闭环

【课程对象】

数字化团队核心成员：AI 业务伙伴、数字化中心成员、共享服务中心业务分析人员、产品经理、IT 架构师、AI 项目经理

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

模块一：数字化团队在 AI 时代该站什么位置？

本模块建立"翻译者"的角色认知，把 AI 项目失败的原因拆开看，学员带走一张本单位业务场景地图。

1. AI 项目为什么容易死在"翻译"上

• 需求错位、目标不清、权责模糊三类失败诱因

• 从"概念验证即结束"到"生产级交付"的关键跨越

• 数字化团队作为业务赋能者的价值重新定位

案例：一个典型 AI 项目从启动到复盘的全过程

2. 数字化团队与业务的协作边界

• 从"被动接需求"到"主动赋能业务"的转型路径

• "业务该做的事"与"数字化团队该做的事"的界定方法

• 业务与技术协作机制的建立（避免翻译失真）

研讨：本单位现在的 AI 需求由谁提、由谁接、卡在哪一环

3. 一天要带走的产出

• 五个模块的推进顺序与对应产出

• 三件带走物的填写口径

• 返岗第一个动作，从挑一个场景画流程图开始

演练：写下本组一个真实业务场景，判断它现在卡在哪一环

模块二：企业级智能体到底怎么运转、边界在哪？

本模块讲清智能体的组成部件与关键技术，帮学员看清模型能力边界，知道哪些环节必须留人。

1. 智能体的四个核心部件

• 感知模块（如何接收文本、语音与结构化输入）

• 规划模块（任务分解与执行路径的决策机制）

• 记忆模块（短期上下文与长期知识库的协同）

• 工具模块（API 调用与系统集成的实现方式）

2. 关键技术精讲与应用边界

• RAG 知识检索增强（私有知识库挂载与效果优化）

• Prompt 工程（角色设定、思维链、少样本示范）

• 多 Agent 协同（顺序、路由、并行等编排模式）

要点：模型能力边界决定哪些环节必须留人

3. 从原型到生产的完整路径

• 知识库构建到评测反馈的闭环流程

• 数据质量对智能体效果的决定性影响

• 生产落地的质量管控与持续迭代机制

案例：一个智能体从原型走到生产的典型卡点复盘

模块三：业务场景怎么翻译成智能体逻辑？

本模块走通四步映射法，把业务语言逐层翻译成可搭建的智能体逻辑，学员带走一张本组场景的流程图。

1. 四步映射法怎么做

• 定义触发条件（时间、数据与人工触发）

• 大模型理解（需要识别、分类、提取的信息要素）

• 调用系统与工具（CRM、ERP、财务系统的接口梳理）

• 返回结论与执行动作（输出形态与下游流程规则）

案例：把"商机跟进"翻译成一张智能体逻辑流程图

2. 典型业务场景拆解演练

• 每组抽取一个场景并绘制逻辑流程图

• 场景边界与责任人的前置确认

• 讲师巡组辅导与流程完整性点评

演练：小组代表展示逻辑流程图，接受多维反馈与优化建议

3. 从场景到需求规格的中间物

• 一幅可评审的逻辑流程图应具备的要素

• 流程图与规格说明书各自的分工

• 业务方与技术方的确认签字口径

模块四：怎么在平台上把它搭出来？

本模块讲清主流平台的选型逻辑，现场演示并分组实操，让学员把流程图落成可运行的原型。

1. 主流智能体平台概览与选型

• Dify、Coze、豆包 Hi Agent 等平台的核心功能对比

• 企业级选型维度（私有化部署、安全合规、集成能力、成本效益）

• 各平台适用场景与局限性的评估框架

2. 智能体核心配置全流程演示

• 知识库挂载（上传制度文档、配置检索策略与参数）

• 工作流编排（触发节点到结论输出节点的配置）

• 数据质量意识（数据集质量、标注与版本管理）

3. 分组实操与排错

• 基于本组流程图完成原型搭建或核心配置

• 配置过程中的常见报错与排查顺序

• 讲师现场答疑，解决技术难点与业务适配问题

演练：各组完成核心配置环节并交叉验证

模块五：怎么把成果写成可立项的规格说明书？

本模块收口全课，把前四个模块的产出整合成一份规格说明书并完成路演，学员带走上台路演与返岗立项的抓手。

1. 产出物模板与结构拆解

• 需求背景与业务痛点分析的写法

• 智能体能力定义与功能边界划定

• 触发条件、工作流与系统集成方式的文档化规范

• 评估指标与验收标准设计（如审核效率提升、人工工时节省）

2. 规格说明书整合编写与自检

• 把流程图与配置方案整合为一份完整规格书

• 小组内部三维自检（业务价值、工程可行性、文档规范性）

• 常见文档缺项与评审被打回的典型原因

演练：各组完成规格说明书初稿并交叉评审

3. 成果路演与返岗规划

• 小组路演与多维点评（业务价值、可行性、完整性）

• 从课堂到立项的关键行动清单（一个月内完成推动）

• 持续学习资源与后续能力建设路径

行动承诺：写下返岗后一个月内要推动的第一个立项动作

【课程成果】

一份《智能体需求规格说明书》，含需求背景、能力边界与验收标准

一张本组场景的智能体逻辑流程图，可直接用于技术评审

一份智能体平台核心配置说明，含知识库挂载与工作流编排要点

一张返岗一个月的立项行动承诺卡

【教学方式】

讲师讲授与案例剖析，围绕真实业务场景讲透翻译逻辑

现场演示与分组实操，讲师实屏演示、学员跟随搭建

小组演练与交叉评审，产出物当场互评互改

成果路演与专家点评，按业务价值、工程可行性与完整性三维打分