模块1：AI智能体时代的企业落地逻辑与平台入门
一、什么是AI智能体（Agent）？
1.智能体=把AI从“聊天工具”升级为“业务执行员工”
2.企业竞争不再是会不会用AI，而是谁能沉淀可复用的智能体资产
3.智能体落地的关键：不是技术炫技，而是流程标准化+ 知识资产化 + 可复制推广
4.智能体vs. 传统AI大模型：从“能说会想”到“能说会做”
5.疑难解析：大语言模型、智能体、工作流、MCP和技能（Skills）等工具如何区分，有何能力？
大语言模型：通用语言处理基础，仅能实现问答交互
智能体：在大语言模型基础上，通过插件、知识库、工作流、MCP和技能（Skills），拓展应用场景的智能应用
工作流：把一件复杂工作拆成固定步骤，让智能体按流程自动执行，最后交付结果
MCP：让智能体更方便接入外部工具
技能（Skills）：把常用能力封装成可复用的小功能
二、为什么企业必须学习智能体？
1.AI对话升级：基于碎片式的AI对话已很难满足真实工作需要
2.个人端：信息整理助手、工作效率专家、创意激发器、个性化学习伙伴
3.企业端：解决营销、内容创作、大客户销售、产品研发等核心业务痛点
4.企业全员应用场景（注：后续课程演示中会根据学员情况一一讲解）
行政：会议纪要、制度整理、通知写作
人事：JD生成、面试题库、培训方案
财务：报表解释、费用审核规则库
采购：比价表、供应商评估
工程：施工日志、验收资料
法务：合同条款比对、风险提示
销售：客户拜访纪要、方案生成
三、智能体的核心能力与技术支撑
1.智能体四大核心能力
（a）感知：对接外部系统/ API，接收各类信息
（b）决策：分析信息，通过算法/ 学习模型做出判断
（c）规划：分解复杂问题，制定标准化行动步骤
（d）执行：落地计划，执行代码、输出结果
2.智能体的技术“翅膀”：为大模型补足能力短板
（a）基础能力拓展：记忆、知识库、代码执行、联网搜索、自动化流程、插件工具、自主识别等系统集成能力
（b）核心技术方案：RAG（检索增强生成）—— 实现 “开卷考试”，解决知识冻结、幻觉等问题，提升回答准确性
3.智能体的发展模式：单点提效，协作提速，流程交付
（a）单点辅助模式：单点旁挂，仅实现单一功能辅助
（b）人机协作模式：并驾齐驱，与人类协同完成复合任务
（c）自主代理模式：全面代理，实现复杂场景自主运行
四、有哪些好用的AI智能体，如何选择？
1.扣子（COZE）：上手速度快、生态丰富度、零代码拖拽，多平台一键部署
2.Dify：开源全栈，私有化部署首选，上手门槛高，生态依赖社区
3.N8N：工作流成熟度、开源性、自托管能力，原生 AI 弱，学习曲线陡
4.Manus：端到端交付，任务拆解能力强 ，稳定性一般，企业成本高
5.OpenClaw：本地操作强，个人效率助手，成本高，复杂任务易出错
6.案例实战：使用OpenClaw快速处理文档及报告生成
五、【案例实战】扣子（COZE）平台快速上手
1.扣子平台核心模块详解：个人空间、资源库、插件商店、作品社区
2.一个案例快速入门扣子：通过AI对话搭建一个会议记录整理智能体
3.一个案例快速上手技能（Skills）：通过AI对话搭建一个自动排版的技能
模块2：提示词工程标准化——让智能体输出稳定可控
一、提示词的本质：企业智能体的“岗位说明书”
1.提示词就是智能体的工作制度与行为规范
2.输出质量=提示词质量+知识库质量+流程设计质量
二、企业级提示词设计四要素
1.明确的角色定位：岗位化、场景化、职责清晰
2.详细的技能（Skills）描述：目标、输入、处理逻辑、输出对象
3.明确的输出格式：结构化输出（标题、列表等）提升可用性
4.必要的约束条件：语气、长度、合规、风险提示机制
三、扣子（COZE）中的提示词应用
1.系统提示词vs. 用户提示词
2.三种编写方式：直接编写、使用模板、AI自动生成与优化
四、【案例实战】高情商职场回复助手
1.目标：掌握“拒绝、催办、解释、安抚”的话术生成
2.技能（Skills）点：用四要素做出可复用的企业级沟通助手
模块3：企业知识库与RAG落地——让智能体成为“组织记忆”
一、RAG（检索增强生成）技术原理
1.解决大模型“幻觉”与知识滞后问题
2.工作流程：用户提问→ 知识库检索 → 上下文融合 → 大模型生成答案
二、企业知识库搭建方法
1.文档准备：制度、产品资料、流程手册、合同模板（支持PDF、Word、Excel、图片等），确保内容准确、权威、最新
2.文档切片：按符号/长度/语义切分，提高命中率
3.文档向量化：实现语义检索与精准召回
三、【案例实战】企业产品信息查找助手
1.目标：为客户快速提供产品建议，给出数量、报价等信息
2.适合场景：财务和人力制度、法律合同、产品、FAQ复杂的企业
3.技能（Skills）点：用PDF知识库实现“随问随查、统一口径”
模块4：插件与工具调用——让智能体能查、能算、能联动
一、Function Calling（函数调用）原理
1.Function Calling大白话：可以理解为插件，如大模型没办法直接抓取可靠的股票信息，就可以调用外部插件来获取信息
2.让大模型具备调用外部工具的能力，突破自身局限
3.解决信息实时性、数据局限性和功能扩展性问题
二、扣子（COZE）中的插件体系
1.官方插件、第三方插件、自定义插件
2.插件即工具集，通过清晰的功能描述供模型调用
三、【案例实战】会议纪要整理
1.目标：根据用户输入的音频文件或者录音转录的文字，快速生成一个会议纪要，排版好并写入飞书文档
2.技能（Skills）点：集成并调用现有飞书插件
四、【案例实战】费用报销规则查询插件制作
1.目标：输入“差旅标准/住宿标准/发票类型” → 返回规则与注意事项
2.技能（Skills）点：在扣子中使用代码编写，定义输入/输出，测试并发布插件
模块5：工作流编排与流程自动化——让智能体从“会答”变成“会干活”
一、工作流（Workflow）原理与价值
1.将复杂任务分解为可视化、可管理的步骤
2.工作流vs. 对话流：前者侧重任务自动化（手和脚），后者侧重多轮对话交互（嘴和耳朵）
3.核心组件：节点（开始/结束、大模型、插件、选择器等）
二、四类企业高频工作流模式
1.多步骤任务
2.条件分支
3.批量处理
4.数据转换与结构化输出
三、【案例实战】企业级答疑与业务助手
1.目标：打造7x24小时在线制度、产品及流程答疑助手
2.技能（Skills）点：
（a）构建对话流，处理多轮交互
（b）开发自定义“意图识别”插件，区分打招呼、找人工、专业咨询
（c）结合知识库（RAG）与大模型，精准回答专业问题
模块6：部署发布与运营机制——让智能体“用得起来、推广得出去”
一、智能体发布流程及注意事项
1.在扣子（COZE）平台完成最终配置与测试
2.一键发布至微信公众号、飞书、抖音小程序等渠道
二、智能体运营与迭代策略
1.如何提升使用率：推广机制与内部激励
2.如何持续优化：版本管理、反馈闭环、内容更新
3.如何衡量价值：节省时间、复用次数、标准化程度
三、企业智能体安全红线与合规策略
1.数据分级：哪些能喂，哪些绝对不能喂
2.输出审计：引用来源、可追溯机制
3.知识库脱敏：敏感字段处理方法
四、课程总结与收获
1.每组现场展示一个智能体，形成可交付资产
2.掌握六大实战案例，即学即用
3.系统掌握智能体开发的核心技能（Skills）（提示词、知识库、插件、工作流）
4.具备独立创造和开发独特AI项目的能力
5.抢占AI应用开发的市场先机，实现职场跃迁
