Agent+RAG+Skills+Harness及FDE工程师
大模型实战专家—周红伟 法国科学院算法博士/前阿里人工智能专家/马上消金风控负责人
课程背景
当前，国资委“AI+”专项行动全面落地，央国企、政企、金融、医疗等行业数字化转型正式进入AI原生重构阶段，不再局限于信息化升级与简单工具赋能，而是围绕组织、流程、产品、交付全链路开展智能化深度变革。行业对AI人才的需求已从单一算法、研发岗，转向懂业务、懂方案、懂工程落地、懂组织推进的复合型落地人才。
现阶段多数企业AI转型普遍存在典型痛点：一是技术与业务脱节，大量AI模型、工具无法落地生产，存在严重的“落地鸿沟”，出现重演示、轻实战、重投入、轻产出的问题；二是组织能力不匹配，传统研发、售前、交付岗位职责边界模糊，缺乏衔接AI项目全流程的专属岗位与标准化机制；三是产品与工程落地不规范，Agent、RAG、智能工具应用零散，缺少生产级、可复用、可迭代的落地体系；四是转型无闭环，多数AI项目停留在POC阶段，无法实现规模化复制与商业价值兑现。
基于中国联通AI组织架构升级实践与FDE（前沿部署工程师）岗位落地经验，结合各行业AI原生转型实战案例，特开设本次《Agent+RAG+Skills+Harness及FDE工程师4天训练营》。课程聚焦AI原生组织搭建、FDE岗位能力赋能、智能体工程化落地、行业场景实战四大核心，补齐企业AI转型“最后一公里”短板，帮助个人快速完成AI能力转型，帮助企业建立可落地、可沉淀、可规模化的AI数字化转型体系。
课程收益
学员收益如下：
1. 搭建AI原生组织体系：掌握AI时代团队架构重构方法，明确AI项目治理机制、激励机制与风险管控体系，解决传统团队无法适配AI转型的核心问题，夯实企业智能化转型组织基础。
2. 打通AI项目落地闭环：建立从场景挖掘、方案设计、POC验证、工程化部署到规模化复用的全流程SOP，解决AI项目落地难、不稳定、难迭代、无成果的行业痛点，大幅提升项目落地成功率。
3. 沉淀可复用AI资产：掌握生产级Agent、RAG知识库、Skill工具的标准化搭建方法，形成企业专属可复用AI能力库，降低后续项目研发与落地成本，提升转型投入ROI。
4. 实现行业场景规模化赋能：吃透政企、医疗、教育、金融、央国企多行业AI落地逻辑，可快速复制标杆场景，实现业务提质、降本、增效的商业化价值落地。
5. 掌握FDE岗位核心能力：清晰认知FDE岗位职责、定位与跨岗协作模式，具备售前方案设计、客户价值宣讲、项目全流程推进、问题应急处置的实战能力。
6. 具备生产级AI工程落地能力：独立掌握Agent架构设计、多智能体协同、RAG知识库搭建、Skill工具开发、模型幻觉管控、生产环境部署与测试评估全流程实操技能。
7. 提升AI产品与方案设计能力：学会精准挖掘业务智能改造机会，掌握AI产品PRD撰写、场景价值评估、成本管控、商业模型设计方法，具备独立输出可落地行业方案的能力。
课程产出物
1. FDE岗位全流程实战工作手册：沉淀FDE岗位定位、权责边界、跨部门协作标准、客户沟通话术、项目全流程推进SOP，包含需求对接、方案宣讲、POC落地、问题处置、验收交付全套工作方法，适配日常AI项目落地工作。
2. 生产级Agent+RAG工程化落地实操成果包：完整沉淀可复用落地成果，涵盖生产级Agent架构方案、多智能体协同设计模板、标准化RAG知识库搭建流程、Skill&Tool设计规范、模型幻觉管控方案、生产环境部署与LLM-as-a-Judge测试评估体系，可直接复用至企业真实AI项目。
3. 行业AI场景方案与产品设计模板库：沉淀多行业AI场景挖掘方法、AI项目价值评估模板、成本管控模型、商业落地思路，配套标准化AI产品PRD撰写模板、行业解决方案框架，具备独立输出可落地AI行业方案的能力资产。
4. 企业AI轻量化落地试点方案：结合自身业务场景，独立输出1套可落地的企业轻量化AI改造试点方案，包含场景选型、架构设计、落地路径、ROI测算、风险管控、迭代规划，可直接作为企业内部AI转型立项与落地参考。
培训时长：4天
课程大纲
第一天 AI原生转型认知与组织体系搭建
第一部分 AI原生转型政策与行业趋势
1.1 国家及央企AI专项政策解读
1.1.1 国资委“AI+”专项行动核心部署内容，明确企业数字化转型硬性要求与落地周期
1.1.2 央国企AI复合型人才培养标准，梳理技术岗、管理岗、交付岗能力考核要求
1.1.3 各行业AI转型落地标杆政策，区分政企、医疗、金融、教育行业转型侧重点
1.2 企业传统数字化与AI原生转型核心差异
1.2.1 传统信息化流程与AI智能驱动流程的底层逻辑区别
1.2.2 企业转型常见误区，包括重技术轻场景、重部署轻运营、重投入轻ROI
1.2.3 AI原生转型的核心价值，实现降本增效、流程重构、业务创新三维升级
1.3 AI转型市场现状与人才缺口分析
1.3.1 国内企业AI落地普及率与落地成熟度分层
1.3.2 技术、产品、交付、管理岗位AI人才核心缺口类型
1.3.3 FDE新型岗位诞生背景与行业适配场景
第二部分 AI原生研发流程全链路再造
2.1 大模型与Agent驱动的研发流程重构
2.1.1 需求分析环节智能化升级，依托大模型自动拆解需求、识别痛点、匹配场景
2.1.2 架构设计与编码环节优化，智能生成架构方案、辅助代码编写与纠错
2.1.3 测试、发布、运维全流程AI赋能，实现自动化测试、智能预警、故障自愈
2.2 研发团队组织机制重构设计
2.2.1 传统研发团队与AI原生研发团队的岗位配比调整方案
2.2.2 跨岗位协作流程优化，打通产品、研发、交付、运维协同壁垒
2.2.3 研发项目迭代模式升级，适配AI项目快速试错、持续迭代特性
2.3 AI研发转型治理与风险管控
2.3.1 研发过程数据安全、模型幻觉、输出稳定性风险防控措施
2.3.2 转型过程中的进度管控、质量管控、成本管控标准
2.3.3 转型风险应急预案与问题复盘优化机制
第三部分 AI原生团队能力模型与激励体系
3.1 AI研发岗位全新能力模型搭建
3.1.1 基础技术能力，包含大模型基础、Agent认知、RAG核心原理
3.1.2 业务落地能力，场景识别、需求拆解、方案适配、问题解决能力
3.1.3 综合素养能力，跨部门沟通、项目推进、风险预判能力
3.2 AI团队度量指标体系搭建
3.2.1 技术指标，模型准确率、响应速度、稳定性、故障发生率统计
3.2.2 业务指标，场景落地数量、效率提升比例、成本节约额度
3.2.3 团队指标，迭代效率、问题解决率、创新落地成果
3.3 AI团队激励与考核机制设计
3.3.1 适配AI项目特性的绩效考核规则，区别于传统研发考核模式
3.3.2 创新落地、技术沉淀、案例复用专项激励方案
3.3.3 团队成长激励，人才培养、能力升级、证书与资质配套机制
第四部分 AI原生产品经理核心能力搭建
4.1 AI产品场景规划与价值评估
4.1.1 各行业AI适配场景筛选方法，区分刚需场景、优化场景、创新场景
4.1.2 场景商业价值测算模型，量化降本、提效、增收核心数据
4.1.3 场景落地可行性评估，结合技术、成本、人员、风险多维判断
4.2 大模型产品设计与体验度量
4.2.1 AI产品核心功能设计逻辑，贴合大模型与Agent能力边界
4.2.2 产品体验评估维度，交互流畅度、输出精准度、用户适配度
4.2.3 Token成本管控方案，平衡产品体验与运营成本的设计技巧
4.3 AI产品需求洞察与PRD落地
4.3.1 依托AI工具挖掘用户隐性需求、行业痛点与业务缺口
4.3.2 AI产品专属PRD撰写规范，明确模型能力、场景边界、交付标准
4.3.3 PRD落地跟进与迭代优化方法，适配AI产品动态升级特性
第五部分 FDE岗位核心认知与定位升级
5.1 FDE岗位诞生背景与核心价值
5.1.1 企业AI转型中传统岗位的能力短板与适配痛点
5.1.2 FDE岗位填补的AI落地衔接空白，打通售前、研发、交付壁垒
5.1.3 中国联通FDE岗位落地实践参考与行业推广价值
5.2 FDE岗位核心能力特质
5.2.1 基础技术能力，无需深度研发，但需掌握AI核心技术原理与落地逻辑
5.2.2 沟通协调能力，对接客户、团队、管理层的多维沟通技巧
5.2.3 项目推进与情商素养，解决落地冲突、把控项目节奏、沉淀落地经验
5.3 FDE个人能力转型路径
5.3.1 技术认知升级，从零搭建AI原生知识体系
5.3.2 业务思维转型，从技术思维转向场景与商业思维
5.3.3 岗位能力沉淀，形成标准化工作方法与落地SOP
第六部分 案例实操：企业AI转型机会识别
6.1 企业现有业务AI改造排查方法
6.1.1 梳理企业现有业务流程，识别低效、重复、高成本环节
6.1.2 匹配Agent、RAG技术适配场景，筛选可快速落地项目
6.1.3 区分短期轻量化落地项目与长期深度转型项目
6.2 简易AI项目ROI测算实操
6.2.1 人力成本、时间成本、技术投入成本统计方法
6.2.2 落地后效率提升、成本节约、价值增值量化方式
6.2.3 基于ROI筛选优先级最高的落地场景
6.2.4 梳理本企业可落地的3-5个AI轻量化场景
第二天 FDE岗位全流程能力与售前方案落地
第一部分 FDE岗位权责与跨岗协作体系
1.1 FDE核心岗位职责明细
1.1.1 项目前期需求调研、场景甄别、可行性预判工作
1.1.2 项目中期方案衔接、落地推进、问题协调工作
1.1.3 项目后期验收交付、经验沉淀、产品化梳理工作
1.2 FDE与各岗位职责边界划分
1.2.1 与销售、售前岗位分工，侧重技术落地衔接而非商务洽谈
1.2.2 与产品、研发岗位分工，侧重业务落地而非技术研发创新
1.2.3 与交付、运维岗位分工，侧重整体统筹而非单一执行落地
1.3 FDE项目全流程工作标准
1.3.1 需求对接、方案确认、POC测试、部署上线全流程工作节点
1.3.2 各环节输出文档、对接话术、交付成果标准化要求
1.3.3 跨岗位协作沟通机制与问题上报处理流程
第二部分 AI转型价值宣讲与售前沟通能力
2.1 客户AI转型价值拆解逻辑
2.1.1 针对政企客户，侧重合规提效、数字化考核达标价值
2.1.2 针对企业客户，侧重降本增效、业务创新、竞争力提升价值
2.1.3 针对行业客户，结合行业痛点拆解定制化转型价值
2.2 标准化售前沟通话术体系
2.2.1 客户需求挖掘话术，精准引导客户明确核心痛点与诉求
2.2.2 AI方案价值讲解话术，通俗化解读技术优势与落地效果
2.2.3 客户异议应对话术，解答成本、稳定性、落地难度等疑问
2.3 售前工作边界与协同规范
2.3.1 售前可承诺范围与不可承诺技术、服务边界
2.3.2 售前与交付工作交接标准，确保方案落地无偏差
2.3.3 售前案例沉淀与复用机制，提升后续方案输出效率
第三部分 联通云底座AI方案设计实操
3.1 联通云底座核心能力认知
3.1.1 联通云算力、存储、安全基础底座能力适配范围
3.1.2 联通云原生AI组件、模型库、工具平台核心功能
3.1.3 联通云私有化部署、国产化适配核心优势
3.2 基于联通云的智能体方案设计
3.2.1 轻量化Agent场景快速方案搭建流程
3.2.2 RAG知识库+Agent组合方案适配场景与设计要点
3.2.3 多场景组合AI方案架构设计与资源配置标准
3.3 AI项目报价模式与成本管控
3.3.1 算力、模型、部署、服务分项报价标准
3.3.2 标准化套餐与定制化项目报价差异化方案
3.3.3 项目成本风险预判与报价兜底策略
第四部分 AI项目PoC验证全流程落地
4.1 PoC项目前期筹备工作
4.1.1 适配PoC验证的场景筛选标准，优先选择小范围、高见效场景
4.1.2 客户需求精准澄清，锁定PoC验证范围、目标、验收标准
4.1.3 PoC方案精简设计，明确技术架构、验证步骤、周期计划
4.2 PoC测试与问题处置
4.2.1 快速部署测试环境，完成基础功能调试与场景适配
4.2.2 排查稳定性、响应延迟、Token消耗、数据安全等核心问题
4.2.3 针对模型幻觉、输出偏差等问题制定优化方案
4.3 PoC落地到生产环境迁移
4.3.1 测试环境与生产环境的差异适配调整
4.3.2 生产环境上线前全维度测试与风险校验
4.3.3 PoC项目验收资料整理、成果展示与经验沉淀
第五部分 AI项目售前常见问题复盘优化
5.1 方案设计常见误区规避
5.1.1 过度设计、场景不匹配、成本超支等方案问题整改
5.1.2 忽视客户实际业务流程，技术与业务脱节问题优化
5.1.3 验收标准模糊，导致落地纠纷的提前规避方法
5.2 客户沟通常见问题解决
5.2.1 客户认知不足、预期过高的引导与校准方法
5.2.2 客户需求频繁变更的管控与应对策略
5.2.3 多方对接沟通效率低、信息不对称的解决办法
5.3 售前能力迭代提升机制
5.3.1 项目案例分类整理、问题汇总、解决方案沉淀
5.3.2 定期话术优化、方案模板更新、报价体系升级
5.3.3 同行优秀案例借鉴与本土化适配改造
第六部分 FDE售前方案实操：行业售前方案应用实操
6.1 标杆行业方案拆解学习
6.1.1 政府、企业通用AI售前方案框架拆解
6.1.2 方案价值、架构、落地、报价核心模块提炼
6.1.3 优秀方案的逻辑结构与客户打动点总结
6.2 自主仿写轻量化AI售前方案
6.2.1 选取自身熟悉行业，确定适配AI落地场景
6.2.2 独立完成方案框架搭建、价值撰写、架构设计
6.2.3 完成简易报价与落地周期规划
第三天 Agent+RAG+Skills+Harness工程化落地实战
第一部分 Agent核心认知与场景精准定位
1.1 Agent核心原理与核心优势
1.1.1 智能Agent的基础架构、运行逻辑与核心能力边界
1.1.2 Agent与传统大模型对话、自动化工具的核心区别
1.1.3 Agent自主思考、规划、执行、复盘的闭环工作机制
1.2 Agent场景筛选与定义方法
1.2.1 适合Agent落地的高频、重复、流程化业务场景特征
1.2.2 不适合Agent落地的场景甄别与替代方案选择
1.2.3 从传统业务中挖掘Agent智能化改造机会的实操方法
1.3 行业Agent落地场景拆解
1.3.1 政企办公、智能客服、公文处理通用Agent场景
1.3.2 教育、医疗、金融行业专属Agent应用场景
1.3.3 企业内部运营、生产、管理场景Agent落地模式
第二部分 生产级Agent架构设计核心
2.1 生产级Agent基础架构组成
2.1.1 大模型底座、记忆系统、规划模块、执行模块核心组件
2.1.2 工具调用、知识库联动、人机交互模块适配逻辑
2.1.3 私有化部署架构适配生产环境的优化要点
2.2 多Agent协同架构设计
2.2.1 多角色Agent分工模式，区分决策、执行、核查Agent
2.2.2 Agent之间信息互通、任务协同、结果校验机制
2.2.3 多Agent场景任务优先级分配与冲突处理方案
2.3 老旧业务Agent化升级改造
2.3.1 传统业务流程拆解，提取可智能化改造节点
2.3.2 老旧系统与Agent、RAG工具的对接适配方案
2.3.3 分阶段改造落地方法，保障业务平稳过渡
第三部分 Skill与Tool设计及复用能力搭建
3.1 Skill技能模块核心认知
3.1.1 Skill的定义、分类与适配的业务场景
3.1.2 通用Skill与行业专属Skill的设计差异
3.1.3 Skill模块对Agent落地效率的提升价值
3.2 Tool工具设计与适配开发
3.2.1 常用AI工具选型标准，适配不同落地场景需求
3.2.2 自定义Tool工具的设计流程、开发规范、对接方式
3.2.3 Tool工具稳定性、兼容性、安全性优化方案
3.3 可复用能力与任务执行路径设计
3.3.1 提炼通用业务能力，搭建标准化Skill工具库
3.3.2 设计标准化任务执行流程，实现一键复用落地
3.3.3 能力迭代更新机制，根据业务变化优化Skill与Tool
第四部分 RAG知识库工程化搭建与优化
4.1 生产级RAG知识库搭建全流程
4.1.1 业务数据采集、清洗、分类、结构化处理方法
4.1.2 文本切片、向量化、入库存储标准化操作
4.1.3 知识库权限管理、更新迭代、备份恢复机制
4.2 复杂RAG场景优化方案
4.2.1 长文本、多格式文件知识库适配优化技巧
4.2.2 检索精准度提升方案，解决检索偏差、无关内容问题
4.2.3 实时数据更新场景的RAG适配改造
4.3 RAG+Agent协同落地实操
4.3.1 知识库与Agent的联动调用逻辑设计
4.3.2 基于知识库的Agent问答、推理、决策能力优化
4.3.3 落地过程中知识库与Agent适配问题排查
第五部分 生产环境AI项目质量管控
5.1 模型幻觉与输出稳定性管控
5.1.1 幻觉产生的核心原因与提前预判方法
5.1.2 通过Prompt优化、知识库约束、多轮校验抑制幻觉
5.1.3 生产环境常态化幻觉监测与整改机制
5.2 项目性能与成本管控
5.2.1 响应延迟、并发能力、运行稳定性优化方案
5.2.2 Token消耗、算力资源精细化管控方法
5.2.3 性能与成本平衡的最优落地策略
5.3 AI项目测试评估体系搭建
5.3.1 人工测试核心维度，精准度、实用性、合规性测试
5.3.2 LLM-as-a-Judge自动化测试工具应用实操
5.3.3 测试问题汇总、分级整改、验收闭环机制
第六部部分 项目实操：RAG+Agent+Skills项目搭建
6.1 实操项目场景选定与规划
6.1.1 选取办公、客服等轻量化落地场景
6.1.2 明确项目核心功能、落地目标、验收标准
6.1.3 梳理所需知识库、Skill工具、Agent能力模块
6.2 全流程搭建实操
6.2.1 完成简易业务RAG知识库搭建与调试
6.2.2 设计基础Skill工具与Agent执行流程
6.2.3 完成项目部署、测试、问题优化全流程
6.3 项目复盘与成果沉淀
6.3.1 梳理搭建过程中的技术难点与解决方法
6.3.2 总结轻量化Agent落地标准化流程
6.3.3 形成可复用的小型Agent项目模板
第四天 智能体行业案例实战、商业价值与组织能力沉淀
第一部分 全行业AI落地案例深度拆解
1.1 政府与央国企AI落地案例
1.1.1 政务公文智能处理、审批流程智能化落地案例拆解
1.1.2 国企数字化转型、智能办公、项目管理AI落地实战
1.1.3 政企项目合规化落地、验收、运维核心要点
1.2 医疗与教育行业案例
1.2.1 医疗智能问诊、病历整理、科研辅助AI场景落地
1.2.2 教育智能答疑、教学辅助、学情分析Agent应用
1.2.3 行业专属数据安全与隐私保护落地规范
1.3 金融与通用企业行业案例
1.3.1 金融智能风控、客户服务、数据分析AI落地案例
1.3.2 中小企业轻量化AI改造、降本增效实战案例
1.3.3 不同行业落地难点、痛点与差异化解决方案
第二部分 FDE团队实战落地推演
2.1 项目全流程FDE工作模拟推演
2.1.1 需求对接阶段：客户沟通、痛点挖掘、场景匹配实操
2.1.2 方案落地阶段：方案设计、问题协调、进度把控实操
2.1.3 验收交付阶段：成果展示、问题答疑、资料沉淀实操
2.2 复杂项目问题应急处理推演
2.2.1 客户需求变更、项目延期问题应对处理
2.2.2 技术落地故障、模型异常问题快速排查解决
2.2.3 跨团队协作冲突、沟通壁垒问题协调解决
2.3 FDE团队价值落地呈现
2.3.1 如何通过FDE岗位填补AI落地最后一公里缺口
2.3.2 FDE推动项目从试点落地到规模化复用的实操方法
2.3.3 FDE助力企业AI转型提质、降本、增效的核心体现
第三部分 FDE模式商业运转逻辑与价值
3.1 企业AI组织架构升级逻辑
3.1.1 传统技术团队架构的转型痛点与短板
3.1.2 FDE岗位嵌入后的新型AI组织架构体系
3.1.3 新架构下团队协作效率与落地能力提升逻辑
3.2 FDE模式商业运转机制
3.2.1 项目落地商业闭环：获客-方案-落地-复用-增收
3.2.2 轻量化落地模式降低企业AI转型门槛与成本
3.2.3 标准化交付模式提升项目复用率与盈利空间
3.3 FDE核心商业价值拆解
3.3.1 对企业：加速AI转型落地、降低试错成本、沉淀核心能力
3.3.2 对团队：打通技术商业壁垒、提升项目交付质量与效率
3.3.3 对客户：提供高适配、低成本、可落地的AI解决方案
第四部分 Agent Harness设计模式与复用体系
4.1 Agent Harness核心设计理念
4.1.1 Harness框架的核心优势，标准化、模块化、可迭代
4.1.2 适配多场景的Agent通用设计范式
4.1.3 解决Agent项目定制化高、复用性差的核心痛点
4.2 Agent Harness模块化设计实操
4.2.1 基础通用模块封装，适配大部分业务场景
4.2.2 行业专属模块定制，快速适配差异化需求
4.2.3 模块自由组合、快速搭建的落地方法
4.3 Harness体系下项目迭代与沉淀
4.3.1 基于统一框架的项目快速迭代优化机制
4.3.2 项目经验、模块、方案的统一沉淀复用
4.3.3 企业AI资产积累与能力升级闭环
第五部分 AI原生组织能力沉淀与机制升级
5.1 AI项目标准化SOP体系搭建
5.1.1 需求调研、方案设计、落地交付标准化流程梳理
5.1.2 岗位工作SOP、对接SOP、问题处理SOP制定
5.1.3 标准化文档、模板、工具库沉淀与更新
5.2 企业AI项目分阶段落地方法
5.2.1 试点阶段：小场景试错、验证价值、积累经验
5.2.2 推广阶段：场景复制、流程标准化、团队赋能
5.2.3 深耕阶段：深度业务重构、体系化能力升级
5.3 组织AI转型长效机制建设
5.3.1 人才常态化培养、考核、晋升机制
5.3.2 项目创新、经验沉淀、能力复用机制
5.3.3 转型效果复盘、优化、持续升级机制
第六部分 FDE项目综合案例讨论、成果固化与落地规划
6.1 FDE综合案例复盘梳理
6.1.1 AI原生组织转型核心逻辑与落地要点复盘
6.1.2 FDE岗位全流程能力与商业价值复盘
6.1.3 Agent+RAG工程化落地核心技术与方法复盘
6.2 个人与团队能力差距自查
6.2.1 个人技术能力、业务能力、落地能力短板梳理
6.2.2 团队现有AI落地体系、流程、能力缺口排查
6.2.3 针对性的能力提升与体系完善方向明确
6.3 后续落地执行规划制定
6.3.1 短期1-2个月：轻量化AI项目试点落地计划
6.3.2 中期3-6个月：团队能力搭建与SOP体系落地计划
6.3.3 长期年度：组织AI转型升级与规模化落地规划
第四天：下午客户考试认证案例
客户认证客观考试题+学员智能体案例实操试题内容如下，共六组试实操试题。
五、FDE智能体高级培训内容参见
授课老师
周红伟 前阿里人工智能算法专家
常驻地：重庆
邀请老师授课：13439064501 陈助理
