AI Agent

  培訓講師:楓影(王鴻華)

講師背景:
楓影老師10年互聯(lián)網(wǎng)項目運營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運營6年新零售私域運營電子科技大學科園教育特聘顧問導師西南財經(jīng)大學特聘教授四川大學“互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導師中國國際“互聯(lián)網(wǎng)”大賽四川賽 詳細>>

楓影
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AI Agent詳細內(nèi)容

AI Agent

【課程背景】



AI Agent(人工智能代理)已成為推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的關(guān)鍵力量。AI Agent能夠模擬人類智能行為,執(zhí)行自動化任務(wù),提供決策支持,甚至與人類進行自然語言交流。在各行各業(yè),AI Agent正逐步替代重復性勞動,釋放人力資源,提高工作效率,優(yōu)化用戶體驗。



然而,AI Agent的構(gòu)建和應(yīng)用并非易事,它需要跨學科的知識和技能,包括但不限于工作流、提示詞、知識庫等。為了幫助學員更好地理解和掌握AI Agent的構(gòu)建與應(yīng)用,本課程旨在提供一個系統(tǒng)化的學習路徑,從理論到實踐,從技術(shù)到業(yè)務(wù),全面覆蓋AI Agent的關(guān)鍵知識點和應(yīng)用場景。



【課程收獲】







  1. 全面理解AI Agent:深入掌握AI Agent的基本概念、工作原理和關(guān)鍵技術(shù)。







  2. 技術(shù)實踐技能:學會應(yīng)用工作流、LLM和RAG等技術(shù)構(gòu)建AI Agent。







  3. 業(yè)務(wù)融合能力:理解AI Agent在不同業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用,學會將技術(shù)與業(yè)務(wù)需求結(jié)合。







  4. 工具運用熟練度:熟悉并能夠運用國內(nèi)主流AI Agent工具進行項目開發(fā)。







【課程對象】全員



【課程時長】1天(6h/天)



【課程大綱】



Part 1:認識AI Agent



1.1 定義與概念







  • 1.1.1 什么是AI Agent







  • 1.1.2 AI Agent與RPA的區(qū)別







  • 1.1.3 AI Agent的發(fā)展歷程







1.2 指導思想







  • 1.2.1 智能決策與自主學習







  • 1.2.2 人機協(xié)作與交互體驗







  • 1.2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識發(fā)現(xiàn)







1.3 AI Agent的原理







  • 1.3.1 RPA流程自動化







  • 1.3.2 RAG知識庫管理







  • 1.3.3 LLM AI 大模型







Part 2:AI Agent的核心技術(shù)



2.1 機器學習算法 - LLM







  • 2.1.1 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習







  • 2.1.2 強化學習







  • 2.1.3 聚類與分類算法







2.2 自然語言處理







  • 2.2.1 語言模型與文本分析







  • 2.2.2 語義理解與情感分析







  • 2.2.3 機器翻譯與多語言支持







2.3 知識圖譜







  • 2.3.1 知識表示與推理







  • 2.3.2 實體識別與關(guān)系抽取







  • 2.3.3 知識融合與更新










Part 3:AI Agent在企業(yè)中的應(yīng)用



3.1 客戶服務(wù)與支持







  • 3.1.1 聊天機器人與客戶互動







  • 3.1.2 智能推薦系統(tǒng)







  • 3.1.3 客戶反饋分析與處理







3.2 人力資源管理







  • 3.2.1 簡歷篩選與候選人評估







  • 3.2.2 員工培訓與發(fā)展







  • 3.2.3 員工滿意度與情緒分析







3.3 風險管理與合規(guī)







  • 3.3.1 欺詐檢測與預(yù)防







  • 3.3.2 合規(guī)性檢查與報告







  • 3.3.3 風險評估與預(yù)測







3.4 供應(yīng)鏈優(yōu)化







  • 3.4.1 需求預(yù)測與庫存管理







  • 3.4.2 物流優(yōu)化與路徑規(guī)劃







  • 3.4.3 供應(yīng)鏈風險評估










Part 4:國內(nèi)主流AI Agent工具



4.1 工具概覽







  • 4.1.1 百度文心止疼提







  • 4.1.2 阿里摩搭







  • 4.1.3 智譜清言







  • 4.1.4 字節(jié)Coze







4.2 工具選擇與評估







  • 4.2.1 功能與性能評估







  • 4.2.2 成本效益分析







  • 4.2.3 用戶體驗與支持服務(wù)










Part 5:實踐AI Agent流程搭建



5.1 文心智能體介紹







  • 5.1.1 軟件特點與優(yōu)勢







  • 5.1.2 社區(qū)資源與支持







5.2 搭建AI Agent流程的步驟







  • 5.2.1 需求分析與規(guī)劃







  • 5.2.2 注冊賬號并完成零代碼開發(fā)







  • 5.2.2 本地知識庫上傳







  • 5.2.3 測試與優(yōu)化







    • 5.2.5.1 性能測試







    • 5.2.5.2 用戶反饋收集







    • 5.2.5.3 模型迭代











5.3 維護與迭代







  • 5.3.1 監(jiān)控AI Agent性能







  • 5.3.2 異常處理與日志記錄







  • 5.3.3 知識更新與模型再訓練







 

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