一：AI智能体认知与核心价值 从AIGC到AIAgent：理解从“内容生成”到“任务执行”的进化 AI辅助工作效能的三个阶段：AIEmbedded、AICopilot、AIAgent AI智能体的定义：具备自主感知、决策和执行能力的“虚拟员工” 智能体三大核心组件解构：大模型(大脑)、工具(手脚)、编排层(自主意识) 智能体vs.传统RPA与聊天机器人：核心区别与不可替代的价值 案例破局：为什么“HR休假政策小助手”能解决重复性咨询问题 培训目标：掌握无代码搭建路径，为本部门构建专属效率助手。 二：高价值场景识别与团队共创 识别标准：总结智能体最适合的三类高价值场景 智能知识库：解决7x24高频咨询，如：HR政策、财务制度、IT帮助 自动化流程：替代人工SOP，如：入职流程、报销预审、订单跟踪 信息助理：跨系统数据搜集、汇总与初步分析，如：舆情监控、周报素材整理 HR&运营：员工政策问答、简历SOP筛选、客户工单自动分类与回复 财务&供应链：报销合规预审、预算实时查询、订单状态自动跟踪、库存预警 法务&IT：合同条款初步审查、合规知识库问答、IT服务台自助排障 团队共创：绘制本部门业务流程图，定位“最痛点”和“最高频”智能体应用场景 三：搭建路径(一)——平台认知与知识库构建 AI智能体开发五部曲：明确目标、搭建逻辑、设计界面、测试优化、发布反馈 主流无代码平台介绍与选型（以扣子/Coze等为例） 步骤一：智能体设定（设定目标与边界、选择基础大模型） 步骤二：构建智能体“记忆”——知识库（KnowledgeBase） 知识库的核心原理：RAG（检索增强生成）如何让AI“开卷考试” 知识库构建实操：数据上传、清洗规则、数据切割与检索模式设置 【实战练习】为选定场景（如“HR休假制度”）搭建专属知识库 四：搭建路径(二)——核心指令与插件调用 步骤三：设定智能体“灵魂”——提示词（Prompt） CRISPE结构化指令的编写规范与实战 指令中USER、ASSISTANT、SYSTEM三个角色的功能与设定 提示词的6个核心技巧：扮演角色、使用分割符、给出步骤、提供示例等 步骤四：赋予智能体“能力”——插件（Plugins） 插件的调用与配置：如何让智能体连接互联网（搜索）、调用计算器、读取表格等 【实战练习】为智能体编写高质量提示词，并添加“网页搜索”插件 模块五：搭建路径(三)——工作流设计与自动化 步骤五：实现“自主执行”——工作流（Workflow） 工作流的核心价值：将复杂任务拆解为自动化节点 工作流关键节点设置：AI生成、条件判断、代码执行、接口调用（API） 工作流的测试，调试与优化 【案例演示】“HR超级大脑”多Agent协作的工作流解析 【案例演示】设计一个“信息搜集与周报生成”的自动化工作流 【实战练习】为本部门场景设计一个包含“条件判断”的简单工作流 模块六：智能体测试、部署与企业落地 步骤六：智能体测试与优化（根据测试结果调整提示词、知识库、工作流） 步骤七：智能体的发布与集成 发布到企业内部工具（如飞书、钉钉、微信公众号） 企业私有化部署（如DIFY平台）介绍 智能体在企业内部的推广策略与反馈迭代机制 总结与答疑：AI智能体在组织内的规模化落地路径