AI智能体

AI工作流—智能体的搭建与使用

主讲:朱霄丹老师【课程背景】随着人工智能技术的不断进步,智能体(AI Agents)在各个领域的应用会越来越广泛。智能体不仅可以执行自动化任务,还能进行复杂的决策和交互。然而,很多企业还未认识到智能体带来的企业AI工作流,背后所蕴含的巨大商业价值和机会,能为企业节省巨量的人力成本、资金成本、时间成本。本课程《AI工作流——智能体的搭建与使用》旨在帮助学员深入理解智能体的构建原理和应用方法,掌握搭建

OpenClaw实战-从0搭建你的AI智能体

专为希望让AI“动起来”的用户设计,提供从认知到实战的完整路径。你将重新理解智能体的定位,掌握本地部署与云端体验两种上手方式;通过高频办公场景演练,学会布置可执行任务;建立“安全先于效率”的使用观,为AI立下规矩;最终打通飞书、钉钉等企业IM,实现团队级自动化。无论你是零基础小白还是技术管理者,都能在本课程中找到让OpenClaw真正为你干活的钥匙。

AI智能体:轻松搭建AI助手机器人

(零技术门槛版)培训时间地点:2026年8月7-8日 深圳 、2026年10月8-9日 深圳 、2026年11月6-7日 深圳培训费用:4600/人(培训费用、资料费、茶歇、结业证书、税费等)一年内可免费复训课程背景:在数字经济高速发展的当下,职场环境正经历深刻变革。随着工作复杂度提升与信息海量增长,职场人面临着诸多效率瓶颈:重复性数据处理耗时耗力,跨系统流程繁琐易出错,个性化需求响

OpenClaw架构、定制开发与私有化AI智能体集成

核心定位:面向技术负责人与资深开发者,深度解构OpenClaw,掌握二次开发与插件定制能力,并实现与私有化AI模型(如Ollama+Qwen)的深度融合,构建完全自主可控的企业级智能自动化平台。讲师:冰洋老师课程背景随着企业数据安全与模型自主性要求提高,依赖公有云AI API的自动化方案在成本、合规和定制性上遇到瓶颈。企业需要能集成私有模型、可深度定制、并符合自身技术栈的自动化平台。OpenCla

Agent应用赋能-复杂任务自动化处理

主讲:赖江【课程背景】数字化时代,职场人每天被大量重复、多步骤的复杂任务裹挟,效率瓶颈凸显。无论是数据调研的繁琐流程、客户咨询的即时响应压力,还是项目推进中的进度跟踪难题,传统工具“被动执行”的模式早已难以满足高效工作需求。而Agent智能体作为“主动服务 的新型工具,能自主拆分任务、跨工具协同、动态调整流程,正成为破解复杂任务处理痛点的关键。但很多职场人面对Agent时却陷入困惑:▪

Agent赋能营销闭环,轻松实现业务提升

主讲:赖江老师【课程背景】在数字化营销迭代升级的浪潮下,“全流程精准触达、高效转化、优质售后”成为企业营销突破增长瓶颈的核心诉求。当前营销工作中,普遍存在获客时效低且精准度不足、客户需求洞察滞后、跟进方案缺乏针对性、售后异议处理响应慢、营销全流程协同脱节等痛点。多数营销人员虽对AI技术有所耳闻,但对Agent(智能体)的认知模糊,受限于“Agent应用场景不明确”“设计逻辑难理解”“不知如何适配营

AI大模型与AI Agent智能体落地

课程时间:1天,6小时/天授课对象:AI爱好者、企业中高层授课方式:务实、点睛,互动性强,理论+实践+案例互动 课程大纲:第一讲:AI技术与展望一、科技浪潮1.科技新技术2.疫情下的数字化浪潮3.数字中国和数字经济二、AI机遇和挑战1、AI基础好和发展历程2、人机协同时代3、对社会挑战4、AI监督和立法第二讲:AIGC基础和企业大模型落地一、ChatGPT影响1、ChatGPT发展历程

WorkBuddy智能体与业务工作融合实战工作坊

人工智能正经历从“对话式问答”到具备自主规划与执行能力的“智能体”的范式跃迁。对于宝信软件这样的高科技企业而言,AI已不再是简单的文本润色工具,而是能自主操作软件、调用工具、完成跨系统任务的“数字同事”。这为企业将AI深度融入管理制度、业务流程,实现从“人+经验”到“数据+AI洞察”的决策升级,提供了前所未有的战略机遇。

从Coze入门到应用—了解零代码平台构建AI Agent实战

廖老师 AI数字化应用专家/原美的智能产品研发总监课程背景传统AI应用开发面临三大痛点:开发门槛高(需掌握API调用、数据库、前端交互等)、场景模糊(难以找准AI落地场景)、调优困难(RAG幻觉、工作流不稳定、插件报错)。为解决这些问题,字节跳动推出零代码/低代码AI Agent开发平台Coze(扣子),让非技术背景人员也能快速搭建、发布智能体应用,实现“AI落地第一步,不是学代码,而是动手搭一个

大模型与智能体培训

课程背景当前,随着大模型技术快速发展,企业在实际应用中面临多重挑战:一方面,大模型复杂的架构设计、高昂的算力成本及部署门槛,导致技术落地困难;开源与闭源模型的选择缺乏系统性对比,企业常陷入“技术选型迷茫”;另一方面,提示词工程、模型微调等关键技术实战经验不足,生成结果存在可控性低、领域适配差等问题,难以满足业务场景的真实需求。加之行业部署方案碎片化,从开发环境搭建到企业级应用落地的全流程缺乏可复用
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