模块一：大模型与智能体平台初探 模型生态与选择：解析豆包、通义千问、Kimi等主流模型的擅长领域与商业应用场景匹配。 开发平台核心界面：熟悉编排页面、调试窗口、提示词优化器及发布渠道的配置逻辑。 结构化提示词工程：掌握高可用的提示词编写框架，如“角色-背景-约束-示例”模型。 人设与交互逻辑设计：通过设计专业的“开场白”和“预置引导”，提升用户的使用体验与留存率。 调试与迭代思维：利用“中间过程”日志分析模型推理逻辑，精准修正AI的回复偏差。 插件市场概览：浏览并理解资讯获取、办公提效、多媒体处理等核心插件类别的应用价值。 数据安全与合规：企业在部署AI智能体时必须遵守的数据隐私保护原则与合规红线。 综合案例演示：演示一个集成信息查询与内容生成的全能型办公助手，建立直观认知。 模块二：知识库构建与RAG应用 知识库核心价值：解决企业内部制度、产品手册、历史问答无法被通用模型覆盖的痛点。 数据准备清洗规范：如何预处理PDF、Word、Excel等文档中的噪点数据，提升AI识别率。 分段策略优化：针对文档的语义结构，科学调整分段长度与重叠率，避免关键信息断层。 上传与索引配置实操：演练上传企业“员工手册”或“项目标书”，对比自动分段与手动分段的效果。 实战演练1：搭建“企业政策咨询助手”，实现基于内部文档的精准问答与引用溯源。 结构化数据应用：上传CSV/Excel格式的“产品价格表”或“通讯录”，训练智能体进行精确查询。 召回测试与参数调优：使用“命中测试”功能，调整相似度阈值和最大召回数，平衡精准度与丰富度。 多路召回机制应用：结合关键词匹配与向量检索技术，解决行业术语缩写与模糊搜索的识别难题。 模块三：工具调用与多模态能力集成 工具调用原理：理解API调用机制，让AI打破静态限制，具备获取实时信息的能力。 商业级视觉能力：调用专业绘图插件，实现符合商业审美要求的文生图海报与素材设计。 网络搜索工具应用：集成搜索引擎工具，快速获取行业动态、竞品信息与市场新闻。 文档深度解析：使用文档阅读或浏览器插件，一键总结长篇研报、公众号文章的核心观点。 OCR文字识别集成：调用图片转文字工具，快速提取发票、名片或纸质扫描件中的关键信息。 代码解释器应用：利用Python代码环境处理复杂的逻辑计算、日期推算与数学问题。 实战演练2：搭建“市场情报监测员”，自动搜索特定行业新闻并生成结构化的日报摘要。 工具参数配置详解：深度解析如何定义工具的输入参数和输出参数，确保调用的稳定性。 模块四：工作流编排与逻辑设计 工作流设计思维：从线性的对话交互转变为流程图思维，处理复杂、长链条的业务需求。 核心组件节点详解：熟练掌握大模型节点、代码节点、知识库节点、选择器节点的应用场景。 变量管理：在不同节点间精准传递“用户ID”、“查询结果”等关键信息，确保数据流转。 循环逻辑处理：解决批量处理任务，例如“批量读取多条新闻链接并逐一进行总结”。 实战演练3：搭建“社交媒体文案生成器”，编排“选题分析-风格仿写-生成正文-配图建议”全流程。 人工确认机制：在工作流中插入“问答交互”节点，在关键步骤引入人工审核机制。 输出格式规范化：利用Markdown或JSON格式，控制智能体的最终交付物样式，适配不同发布渠道。 故障排查与调试：通过运行日志快速定位工作流中的断点、逻辑死循环与参数传递错误。 模块五：数据处理与自动化办公场景 多维表格与数据库联动：通过API或插件，让智能体具备读取、写入在线表格与数据库的能力。 自动化周报日报助手：设计工作流，自动抓取工作记录，润色生成标准化的汇报文档。 文档格式转换与排版：结合渲染工具，将AI生成的内容转化为适合直接发布的图文排版格式。 数据可视化分析：利用代码节点自动绘制趋势图、饼图，并生成分析结论。 实战演练4：搭建“销售线索清洗智能体”，从杂乱的文本描述中提取关键客户信息并自动录入系统。 日程与会议自动化：调用日历插件，实现基于自然语言的会议预约与自动通知发送。 异常监控与预警：设定逻辑判断规则，当关键业务指标超出阈值时，自动触发提醒通知。 模块六：多智能体协同与企业级部署 多智能体架构：模拟真实组织架构，设计“主控智能体”调度不同技能的“子智能体”。 触发器应用：设置定时任务，实现完全脱离人工干预的自动化运行。 发布至协同办公平台：实操将搭建好的智能体发布为飞书或钉钉机器人，配置企业内部可见范围。 发布至对外服务渠道：详解如何将智能体接入微信服务号或网页端，作为对外客服或营销助手。 长期记忆与个性化：利用数据库节点记录用户画像与历史偏好，打造越用越懂你的专属助理。 API集成与嵌入：了解如何通过API将智能体能力无缝嵌入企业自有的APP或OA系统。 行业应用案例拆解：深度剖析人力资源、市场营销、软件研发等领域的标杆智能体落地案例。