1天（6小时/天）
智能体从入门到精通
本课程旨在帮助企业从“个人会用”到“组织会赢”，系统掌握智能体的全景认知、实操方法与进阶路径。课程涵盖智能体的核心概念、发展历程、企业应用价值，以及从提示词到插件、知识库、工作流的六步四会实操方法。通…
课程介绍
本课程旨在帮助企业从“个人会用”到“组织会赢”，系统掌握智能体的全景认知、实操方法与进阶路径。课程涵盖智能体的核心概念、发展历程、企业应用价值，以及从提示词到插件、知识库、工作流的六步四会实操方法。通过L1-L4进阶路径，学员可在不同岗位和场景中找到应用切口，并结合企业案例，在课堂上完成一个可运行的企业级智能体原型。课程适合希望提升组织效能、推动AI落地的企业管理者、技术骨干和业务人员，帮助学员告别碎片化学习，形成完整的智能体体系认知，掌握从搭建到发布的全流程技能。
课程背景
2025年，被称为“智能体元年”。从DeepSeek到豆包，从微软Copilot到企业自建Agent，全球企业正在进入一个“智能体重塑工作范式”的时代。与以往AI工具零散使用不同，智能体强调的是“感知、决策、行动”的闭环能力，能够真正嵌入业务流程、提升组织效能。然而，绝大多数企业还停留在零散尝试阶段：有的人只会用ChatGPT回答问题，有的部门尝试做个机器人助手，但缺乏系统方法论与落地路径，导致ROI不清晰，项目很快流产。本课程正是为解决这一痛点而生。
课程目标
一套全景框架：Purpose- Principle- Practice- Profession 四层结构，全面理解智能体逻辑。一套实操方法：六步四会，快速搭建并发布一个智能体。一份进阶地图：L1（提示词）-L2（插件）-L3（知识库）-L4（工作流），逐级进阶。一个成果原型：在课堂上完成一个企业级智能体原型，回去即可使用。
模块一：Purpose — 学智能体，势在必行
全球AI发展趋势：从大模型到智能体的必然演进
政策、资本与产业的三重推动力
智能体与大模型的差异：从“工具”到“助手”的飞跃
企业为什么要学？用智能体才能解决的任务与挑战
案例分享：制造、金融、教育行业的智能体应用
模块二：Principle — 识智能体，本来面目
什么是智能体？（智能体=大模型时代的APP）
智能体的核心特征：感知、决策、执行、优化
智能体发展简史：从图灵测试到DeepSeek
智能体 vs 传统程序：被动执行与主动智能的差异
未来定位：智能体是最重要的AI产品形态
模块三：Practice — 做智能体，循序渐进
搭建框架：从零到一的起点
理解智能体框架的基本结构
快速上手：一分钟创建智能体的方法
平台选择与对比：企业常见开发平台（如扣子、Coze、LangChain）
选择模型：智能体的“大脑”
公网大模型 vs 本地化模型的取舍（安全性、速度、成本）
模型参数配置：生成多样性、max token、对话轮数
企业安全考量：数据合规与隐私保护
人设逻辑：定义智能体的身份与边界
人设在智能体中的作用：从角色扮演到任务约束
自动优化提示词 vs 人工优化提示词
提示词撰写模版与案例（通用型 / 任务型 / 角色扮演 / 技能调用 / 知识库问答）
编排技能：让智能体具备执行力
四大核心元素：知识库、插件、工作流、记忆
知识库：文档、术语库、问答库的搭建与维护
插件：OCR、搜索、PDF处理等外部能力的调用
工作流：如何把复杂任务分解为步骤（变量、条件判断、执行动作、反馈循环）
调试预览：把智能体磨成“能干活的助手”
调试常见问题：不调用工作流、遗忘变量、插件报错
调试方法：逐个节点测试、修改提示词、优化配置
预览技巧：如何验证Agent在真实业务中的可用性
正式发布：智能体进入企业业务场景
发布渠道选择：内部应用 vs 外部开放平台
Agent链接的使用与推广方式
企业应用案例：智能客服、知识问答、任务协助
模块四：Profession — 精智能体，登堂入室
进阶秘诀一：智能体是“组合拳”
提示词 + 插件 + 知识库 + 工作流的最佳搭配
不同组合的典型场景（单人助理、行业助手、企业级助手）
案例：保险行业咨询助手的组合拳应用
进阶秘诀二：掌握四要素是基础
提示词：如何从“弱”到“强”打磨（CHAT框架应用）
插件：触发器、条件判断、执行动作、反馈循环的深度剖析
知识库：文档切片、向量检索、可视化管理
工作流：Flow Builder可视化建模与监控调试
进阶秘诀三：沉淀Know-how，提升智能体上限
从线下最佳实践到线上Agent逻辑的迁移
如何把业务诀窍转化为可复用的提示词和流程
案例：制造业SOP如何变成智能体的标准动作
进阶秘诀四：注入提示词，打造智能体灵魂
提示词中的专业知识与场景嵌入
提示词的商业价值：场景=秘诀
案例：如何通过提示词确保合规审查、标准化输出
进阶秘诀五：L1-L4进阶路径
L1：提示词驱动（个人学习型应用）
L2：插件助力（信息检索与处理增强）
L3：知识加持（企业规范与文档沉淀）
L4：流程驱动（复杂任务拆解与组织级Agent）
进阶地图：如何逐步升级，从个人助手到企业级智能体
实战演练：从零到一个企业级Agent
场景模拟：仿写企业内部报告的Agent
工作流实操：风格提取 + 模版复写 + 知识库校验
成果展示：一个可运行的企业智能体原型
李家贵
常住地：广东省 深圳市
李老师是一位资深的数字化和人工智能专家，在大数据、AI、数据中台、用户画像、BI等领域有深厚造诣。他不仅精通传统的数字化工具，还在人工智能的前沿领域有丰富的实践经验。
在人工智能方面，李老师主导了多个创新项目:
1. 深圳市南山区政务AI项目，开发了AI生成PPT、AI日志和AI图库等智能应用。
2. 联通-清华产学研合作的AI Agent平台开发项目，推动了智能代理技术的应用。
3. 罗湖教育局招生AI项目，利用AI技术优化教育资源分配。
4. 威海智慧谷AI项目，探索AI在智慧城市建设中的应用。
李老师在大数据和AI融合方面有独到见解，曾主导实施:
- CEM系统从0到1的搭建，整合客户体验管理与AI分析。
- 数字百色系列化项目，包括大数据湖项目，实现了数据与AI的深度结合。
- 长沙空港实业运行控制中心（IOCC）BI项目，将AI决策支持引入航空管理。
- 深圳空管站CDM大数据项目，利用AI提升空中交通管理效率。
在数据中台和AI结合方面，李老师主导了多个标志性项目:
- 珠海机场数据中心及服务总线使能平台项目
- 宁波国际会议中心数据中台服务系统项目
- 长沙城发共性支撑平台项目
- 广东省消防救援总队智慧队务系统建设项目
李老师还积极推动AI在智慧园区和智慧城市中的应用:
- 红土创新广场智能化系统集成系统（含AI驱动的BI）
- 上基智慧园区设计项目（融合AI分析的BI系统）
- 广西移动大厦总部数字化项目（AI赋能的BI平台）
- 中移物联网OnePark智慧园区项目（AI+IoT的创新应用）
作为教育者，李老师开设了多门融合AI技术的课程，如《职场局中局，AI剧本杀》、《AIGC赋能各行各业》等，培养了大批AI+大数据复合型人才。
在咨询领域，李老师帮助多家企业实现AI驱动的数字化转型，如四方监理、深高速等，将AI技术与传统行业深度融合。
李老师的职业生涯横跨技术、销售、管理和创业多个领域，在每个阶段都将AI技术作为核心竞争力。他不仅是技术专家，更是数字化转型的战略家，善于将AI技术与商业价值紧密结合。
作为连续创业者，李老师多次从0到1创立原生数字化企业，并持续引入AI技术推动企业创新。他在产业互联网、智慧城市、数据中台等领域建立的企业，都以AI作为核心竞争力。
李老师在华为、腾讯、阿里、商汤等平台建立的ISV生态体系中，始终将AI技术作为重要纽带，推动产业链的智能化升级。