刘太平老师 金融行业AI工程化 & 前沿交付实战专家
课程背景
当前资管行业AI应用快速普及，但普遍面临诸多痛点：传统编码模式开发效率低、迭代周期长；AI项目缺乏标准化工程约束，代码漏洞、版本混乱、合规风险突出；研发、测试、发布、运维流程割裂，难以满足金融7×24小时高可用、强留痕、强审计的监管要求。尤其在金融智能体规模化落地场景下，传统研发模式无法支撑智能体快速开发、迭代、部署与管控。Vibe Coding（对话式AI编程）与Harness（自动化工程流水线）已成为全球主流AI&智能体研发新范式，头部券商、公募已率先落地应用。本课程结合资管行业合规特性，拆解该体系在金融场景、智能体项目中的改造逻辑、搭建流程与落地案例，帮助企业打造安全、高效、可管控的AI&智能体自动化研发体系。
课程收益
1.厘清Vibe Coding、Harness核心原理与Agent=Model+Harness核心架构，掌握AI智能体编程新范式。
2.掌握金融专属Harness工程规则设计方法，适配代码审计、权限管控、操作留痕等合规要求。
3.学会依托两大工具快速开发金融业务模块与轻量化业务智能体，大幅提升研发效率。
4.搭建金融AI&智能体全自动化研发流水线，缩短智能体迭代周期，降低人为操作风险。
5.借鉴头部券商落地经验，规避金融场景下AI编程、智能体工程运维的常见坑点。
授课形式：理论讲解 + 前沿技术演示 + 标杆案例拆解 + 分组实操演练 + 方案研讨 + 落地工具输出 + 互动答疑
学习对象：金融机构CIO、IT研发总监、DevOps负责人、AI项目负责人、智能体开发运维负责人、系统架构师、研发工程师、运维主管
时间安排：系统学习2天（12小时）；精简实战版1天（6小时）
课程大纲
一、行业现状与AI研发新范式解读
1.资管行业AI&智能体应用现状：试点多、落地难、管控弱、迭代慢的核心问题
2.传统金融研发模式的短板：无法适配智能体快速开发、高频迭代需求
3.Vibe Coding核心逻辑：自然语言驱动的对话式编程原理与智能体开发应用场景
4.Harness体系定位：AI智能体专属脚手架、流水线与合规约束体系
5.Agent=Model+Harness架构解析：智能体规模化落地的核心支撑
6.全球及国内头部金融机构AI工程&智能体落地趋势与实践参考
二、金融场景下Vibe Coding实操与适配改造
1.Vibe Coding基础操作与核心功能讲解
2.资管专属提示词设计：智能体开发、非标估值、监管报送、运维场景词库搭建
3.基于Vibe Coding快速编写金融业务脚本、定制轻量化业务智能体
4.金融合规要求下的智能体编程风险管控：数据防泄露、逻辑校验、合规适配
5.实战演练：现场完成简易金融业务智能体开发与调试
三、Harness体系架构与金融合规规则搭建
1.Harness全流程流水线架构：智能体开发、提交、测试、发布、巡检全链路
2.金融行业定制化改造：智能体代码安全审计、版本追溯、权限分级、操作留痕
3.灾备BCP体系与Harness流水线联动，保障智能体7*24小时稳定运行
4.智能体自动化测试规则配置：适配资管核心业务场景高精度要求
5.案例拆解：广发证券智能体+AI工程体系完整架构与配置标准
四、Vibe Coding+Harness一体化流水线落地
1.两大工具串联逻辑，搭建端到端智能体自动化研发流程
2.小团队轻量化运作模式：4人团队快速落地多款业务智能体的标杆模式
3.智能体迭代、更新、版本管控全流程拆解
4.效率优化：实现智能体开发迭代效率提升6倍的实战方法
5.线上智能体故障快速回滚、问题定位、应急处置流程
五、落地规划、风险规避与长效运营
1.不同规模金融机构智能体工程体系分阶段落地路线图
2.智能体开发、部署、运维高频风险汇总与解决方案
3.研发人员向智能体开发运维转型的能力培养体系
4.智能体落地效率、成本、合规风险量化评估体系
5.实战演练：结合本单位现状，输出智能体工程体系初步落地实施方案
授课老师
刘太平 曾任广发证券资产托管部数据中心负责人
常驻地：深圳
邀请老师授课：13439064501 陈助理
