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>>
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】
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)。
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。
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。
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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