讲师：肖昌兴 IT技术专家、原中关村在线CTO、朗讯贝尔实验室web方向研究员
培训对象：企业IT人员、业务骨干、数字化转型负责人、对AI智能体感兴趣的职场人士
课程目标
1. 理解智能体的核心原理与技术架构
- 掌握智能体的定义、核心特性与发展演进
- 理解感知、认知、决策、执行、学习五大模块架构
2. 掌握智能体开发全流程与关键工具
- 熟悉主流框架（Dify、LangChain等）的使用
- 掌握提示词工程、工具调用、RAG、记忆管理等核心开发技能
3. 通过案例分析与企业场景实践，提升技术应用能力
- 结合实际业务场景完成智能体应用开发
- 具备企业级智能体部署与优化的初步能力
课程安排（6小时）
上午（3小时）
模块一：智能体技术原理与架构（1.5小时）
学习目标：理解智能体的核心概念、架构模式与关键技术组件
核心内容：
▪ 智能体定义：自主性、反应性、主动性、社会性
▪ 智能体与传统AI的区别：从被动响应到主动执行
▪ 智能体核心架构：感知 → 认知 → 决策 → 执行 → 学习
▪ 关键技术组件：大语言模型、提示词工程、工具调用、记忆机制
▪ 主流框架对比：Dify / LangChain / AutoGPT / OpenAI Assistant API
教学形式：
- 理论讲解 + 架构图示 + 框架对比
- 案例：ChatGPT插件系统架构剖析
模块二：智能体开发实战（1.5小时）
学习目标：掌握智能体开发全流程，完成基础智能体搭建
核心内容：
▪ 开发流程：需求分析 → 架构设计 → 开发实现 → 测试验证
▪ 环境搭建：Python环境、依赖安装、API配置
▪ 实战1：基于Dify快速搭建对话智能体（演示+实操）
▪ 实战2：工具调用智能体实现（Function Calling）
▪ 提示词工程：系统提示、任务分解、上下文管理
教学形式：
- 代码演示 + 学员跟随实操 + 答疑互动
下午（3小时）
模块三：企业级智能体进阶（1.5小时）
学习目标：掌握RAG、记忆管理、多智能体协同等企业级能力
核心内容：
▪ 知识库增强智能体：RAG（检索增强生成）架构与实现
▪ 记忆机制：短期记忆、长期记忆、向量数据库应用
▪ 多智能体协同：角色分工、任务协作、结果整合
▪ 企业级特性：身份认证、审计日志、安全防护
▪ 案例：企业智能客服智能体完整实现
教学形式：
- 理论讲解 + 案例剖析 + 部分代码演示
模块四：智能体部署与分组实战（1.5小时）
学习目标：了解部署运维要点，完成一个完整智能体应用
核心内容：
▪ 智能体部署方案：容器化、微服务、云端/边缘部署
▪ 运维监控：性能、质量、成本监控与告警
▪ 分组实战（40-50分钟）：
▪ 每组4-5人，自选场景（智能客服、文档助手、数据分析助手等）
▪ 完成：场景定义 → 框架选型 → 核心功能实现
▪ 成果展示与点评（20-30分钟）：
▪ 每组3分钟演示 + 讲师点评（架构、代码、实用性）
教学形式：
- 分组实战 + 讲师巡回辅导 + 成果展示点评
课程总结与Q&A（10分钟）
▪ 核心知识点回顾
▪ 企业落地常见问题与避坑指南
▪ 开源社区与持续学习资源推荐
授课老师
肖昌兴 AI应用实践专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
