課程簡介
《AI Agent實(shí)戰(zhàn)：一站式業(yè)務(wù)落地實(shí)操指南》本課程是一套系統(tǒng)全面的AI實(shí)戰(zhàn)指南，旨在幫助學(xué)員深入掌握AI Agent技術(shù)從理論到實(shí)踐的全過程，實(shí)現(xiàn)一站式業(yè)務(wù)落地。課程內(nèi)容涵蓋DeepSeek技術(shù)演進(jìn)、RAG技術(shù)架構(gòu)剖析、Agent平臺(tái)實(shí)操以及AI落地應(yīng)用規(guī)劃四大模塊。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將構(gòu)建完整的AI Agent知識(shí)體系，提升技術(shù)應(yīng)用與項(xiàng)目規(guī)劃能力，為解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題提供有力支持，助力學(xué)員掌握AI Agent技術(shù)的核心方法論與工具鏈，為業(yè)務(wù)場景的智能化升級(jí)提供可落地的解決方案。
目標(biāo)收益
1.深度了解DeepSeek發(fā)展脈絡(luò)：從推理型模型到推理型產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變，見證從V1到R1的核心技術(shù)里程碑，理解MoE架構(gòu)、純強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)等前沿技術(shù)如何推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，為學(xué)員在AI領(lǐng)域構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的知識(shí)框架。
2.學(xué)員將深入學(xué)習(xí)Agent平臺(tái)的原理與落地實(shí)操，包括Workflow工作流與調(diào)試、快速創(chuàng)建與標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建Agent、打造帶Function Call能力的Agent等核心技能，為靈活應(yīng)對(duì)多樣化業(yè)務(wù)需求奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
3.在AI落地應(yīng)用工作坊中，學(xué)員將學(xué)習(xí)如何挖掘自有行業(yè)痛點(diǎn)與其他行業(yè)的智能化爆點(diǎn)，結(jié)合創(chuàng)意、思想實(shí)驗(yàn)和用戶視角，提升解決問題的能力。
培訓(xùn)對(duì)象
本課程適合以下人群：一是AI開發(fā)者和工程師，具備一定基礎(chǔ)，希望深入掌握大模型、RAG技術(shù)及Agent平臺(tái)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，提升解決實(shí)際問題的能力；二是數(shù)據(jù)科學(xué)家與算法專家，想通過學(xué)習(xí)高性能知識(shí)庫構(gòu)建和模型優(yōu)化，將AI技術(shù)與業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合；三是產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)分析師及企業(yè)技術(shù)決策者，關(guān)注AI技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，需掌握從需求挖掘到落地規(guī)劃的方法，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。AI開發(fā)者可重點(diǎn)學(xué)習(xí)Agent平臺(tái)與RAG技術(shù)架構(gòu)；數(shù)據(jù)科學(xué)家將深入模型優(yōu)化與知識(shí)庫構(gòu)建；業(yè)務(wù)決策者可通過落地規(guī)劃模塊掌握AI項(xiàng)目的需求分析與資源分配。
課程大綱
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第一天上午 模塊一? 從推理型模型到推理型產(chǎn)品：DeepSeek時(shí)代的大模型新范式 |
1. DeepSeek發(fā)展里程碑：從Coder到R1的完整演進(jìn)路線 2. 從大模型到推理模型：DeepSeek核心概念與重要里程碑（從V1到R1） 3. 從追隨到核心技術(shù)創(chuàng)新：MoE架構(gòu)、純強(qiáng)化學(xué)習(xí)、與多模態(tài) 4. 從硬件競賽到算法效率：Transformer革新與國產(chǎn)芯片適配 5. 從萬眾科普到企業(yè)級(jí)應(yīng)用：行業(yè)賽道落地與DeepSeek能力強(qiáng)化 6. 能力使用指南與展望：DeepSeek使用指南、潛在缺陷與后續(xù)各發(fā)展路線優(yōu)劣勢分析 7. 推理型產(chǎn)品的崛起：DeepSearch涌現(xiàn)與Manus/OWL產(chǎn)品崛起 |
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第一天下午 模塊二? RAG從框架入門到深度實(shí)戰(zhàn)解析 |
1.大模型驅(qū)動(dòng)的RAG技術(shù)架構(gòu)剖析 2.RAG技術(shù)的范式演進(jìn)與核心步驟 2.1高性能向量知識(shí)庫構(gòu)建與優(yōu)化 2.2 Langchain與LangServe技術(shù)框架的深度應(yīng)用 2.3 RAG模型推理性能優(yōu)化與加速技術(shù) 3. RAG模型線上業(yè)務(wù)化落地 3.1 GraphRAG的核心原理與前沿落地 3.2 RAG評(píng)估框架與垂類優(yōu)化 4.RAG與智能Agent的協(xié)同與融合 4.1 RAG落地最佳實(shí)施：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳、預(yù)處理、掛載、召回與問答實(shí)現(xiàn) 4.2 RAG落地最佳實(shí)施：問題現(xiàn)象、路徑歸因 與 解決方案 |
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第二天 模塊三 Agent平臺(tái)原理與落地實(shí)操 |
3.1 簡介：Workflow工作流與調(diào)試 介紹； 3.2 初試：快速創(chuàng)建與標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建，單Aegnt、MultiAgent、AutoAgent； 3.3 驗(yàn)證：打造帶Function Call能力的Agent（創(chuàng)建Bot與使用插件）； 3.4 多模態(tài)：Coze 卡片、圖像流 操作手冊； 3.5 場景實(shí)踐： ?Multi-Agent RAG實(shí)操落地 ?ChatBI實(shí)操落地（Chat2SQL、Chat2API） ?測試Agent實(shí)操落地 目標(biāo)3：掌握Agent平臺(tái)操作與場景實(shí)踐 同學(xué)可選實(shí)踐場景（指導(dǎo)材料細(xì)節(jié)完備），如： a.日常辦公場景（基于Agent打造企業(yè)信息助理等） b.運(yùn)營物料場景（利用Agent打造客戶身份閃卡+電影海報(bào)） c.Demo設(shè)計(jì)場景（結(jié)合AI Coder+Cursor快速創(chuàng)建產(chǎn)品原型） d.業(yè)務(wù)戰(zhàn)略場景（全網(wǎng)綜合AI搜索引擎多Agent聚合） e.技術(shù)提效場景（多Agent測試用例生成器等） |
| 模塊四： AI落地應(yīng)用工作坊 |
目標(biāo)4：輸出內(nèi)部業(yè)務(wù)可落地 Agent Demo 4.1 需求挖掘：自有行業(yè)痛點(diǎn)、其他行業(yè)智能化爆點(diǎn) 4.2 能力準(zhǔn)備：創(chuàng)意、思想實(shí)驗(yàn)、用戶視角、智能化專家+行業(yè)專家 4.3 計(jì)劃書交付：背景+聯(lián)接+創(chuàng)意+探索＋突破→結(jié)果展望 4.4 業(yè)務(wù)場景討論與QA：行業(yè)洞察+AI最佳實(shí)踐 i.列舉企業(yè)或行業(yè)痛點(diǎn)或待解決的問題點(diǎn)； ii.初步定位近似行業(yè)或企業(yè)AI價(jià)值點(diǎn)； iii.引導(dǎo)討論組團(tuán)隊(duì)構(gòu)思解決辦法； 4.5 落地路線規(guī)劃與方法總結(jié)：嘗試拆解剛剛構(gòu)思的場景該如何落地 i.解讀：業(yè)務(wù)與數(shù)字化戰(zhàn)略、場景解讀； ii.關(guān)鍵要素分析：數(shù)據(jù)、算力、成本、用戶體驗(yàn)； iii.技術(shù)整體藍(lán)圖： 1.AI應(yīng)用模式（提示詞、RAG、微調(diào) 等差異） 2.能力獲取模式（開源/閉源；公網(wǎng)/私有化） 3.成本收益、價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、實(shí)施建議 iv.落地路徑： 1.落地項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃、資源投入、風(fēng)險(xiǎn)驗(yàn)證 2.最小POC嘗試并展示 |
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第一天上午 模塊一? 從推理型模型到推理型產(chǎn)品：DeepSeek時(shí)代的大模型新范式 1. DeepSeek發(fā)展里程碑：從Coder到R1的完整演進(jìn)路線 2. 從大模型到推理模型：DeepSeek核心概念與重要里程碑（從V1到R1） 3. 從追隨到核心技術(shù)創(chuàng)新：MoE架構(gòu)、純強(qiáng)化學(xué)習(xí)、與多模態(tài) 4. 從硬件競賽到算法效率：Transformer革新與國產(chǎn)芯片適配 5. 從萬眾科普到企業(yè)級(jí)應(yīng)用：行業(yè)賽道落地與DeepSeek能力強(qiáng)化 6. 能力使用指南與展望：DeepSeek使用指南、潛在缺陷與后續(xù)各發(fā)展路線優(yōu)劣勢分析 7. 推理型產(chǎn)品的崛起：DeepSearch涌現(xiàn)與Manus/OWL產(chǎn)品崛起 |
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第一天下午 模塊二? RAG從框架入門到深度實(shí)戰(zhàn)解析 1.大模型驅(qū)動(dòng)的RAG技術(shù)架構(gòu)剖析 2.RAG技術(shù)的范式演進(jìn)與核心步驟 2.1高性能向量知識(shí)庫構(gòu)建與優(yōu)化 2.2 Langchain與LangServe技術(shù)框架的深度應(yīng)用 2.3 RAG模型推理性能優(yōu)化與加速技術(shù) 3. RAG模型線上業(yè)務(wù)化落地 3.1 GraphRAG的核心原理與前沿落地 3.2 RAG評(píng)估框架與垂類優(yōu)化 4.RAG與智能Agent的協(xié)同與融合 4.1 RAG落地最佳實(shí)施：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳、預(yù)處理、掛載、召回與問答實(shí)現(xiàn) 4.2 RAG落地最佳實(shí)施：問題現(xiàn)象、路徑歸因 與 解決方案 |
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第二天 模塊三 Agent平臺(tái)原理與落地實(shí)操 3.1 簡介：Workflow工作流與調(diào)試 介紹； 3.2 初試：快速創(chuàng)建與標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建，單Aegnt、MultiAgent、AutoAgent； 3.3 驗(yàn)證：打造帶Function Call能力的Agent（創(chuàng)建Bot與使用插件）； 3.4 多模態(tài)：Coze 卡片、圖像流 操作手冊； 3.5 場景實(shí)踐： ?Multi-Agent RAG實(shí)操落地 ?ChatBI實(shí)操落地（Chat2SQL、Chat2API） ?測試Agent實(shí)操落地 目標(biāo)3：掌握Agent平臺(tái)操作與場景實(shí)踐 同學(xué)可選實(shí)踐場景（指導(dǎo)材料細(xì)節(jié)完備），如： a.日常辦公場景（基于Agent打造企業(yè)信息助理等） b.運(yùn)營物料場景（利用Agent打造客戶身份閃卡+電影海報(bào)） c.Demo設(shè)計(jì)場景（結(jié)合AI Coder+Cursor快速創(chuàng)建產(chǎn)品原型） d.業(yè)務(wù)戰(zhàn)略場景（全網(wǎng)綜合AI搜索引擎多Agent聚合） e.技術(shù)提效場景（多Agent測試用例生成器等） |
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模塊四： AI落地應(yīng)用工作坊 目標(biāo)4：輸出內(nèi)部業(yè)務(wù)可落地 Agent Demo 4.1 需求挖掘：自有行業(yè)痛點(diǎn)、其他行業(yè)智能化爆點(diǎn) 4.2 能力準(zhǔn)備：創(chuàng)意、思想實(shí)驗(yàn)、用戶視角、智能化專家+行業(yè)專家 4.3 計(jì)劃書交付：背景+聯(lián)接+創(chuàng)意+探索＋突破→結(jié)果展望 4.4 業(yè)務(wù)場景討論與QA：行業(yè)洞察+AI最佳實(shí)踐 i.列舉企業(yè)或行業(yè)痛點(diǎn)或待解決的問題點(diǎn)； ii.初步定位近似行業(yè)或企業(yè)AI價(jià)值點(diǎn)； iii.引導(dǎo)討論組團(tuán)隊(duì)構(gòu)思解決辦法； 4.5 落地路線規(guī)劃與方法總結(jié)：嘗試拆解剛剛構(gòu)思的場景該如何落地 i.解讀：業(yè)務(wù)與數(shù)字化戰(zhàn)略、場景解讀； ii.關(guān)鍵要素分析：數(shù)據(jù)、算力、成本、用戶體驗(yàn)； iii.技術(shù)整體藍(lán)圖： 1.AI應(yīng)用模式（提示詞、RAG、微調(diào) 等差異） 2.能力獲取模式（開源/閉源；公網(wǎng)/私有化） 3.成本收益、價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、實(shí)施建議 iv.落地路徑： 1.落地項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃、資源投入、風(fēng)險(xiǎn)驗(yàn)證 2.最小POC嘗試并展示 |
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