AI智能体应用实战

课程概览

学习目标

• • 1. 理解智能体的核心原理与技术架构

• 掌握智能体的定义、核心特性与发展演进

• 理解感知、认知、决策、执行、学习五大模块架构

  • 2. 掌握智能体开发全流程与关键工具

• 熟悉主流框架（Dify、LangChain等）的使用

• 掌握提示词工程、工具调用、RAG、记忆管理等核心开发技能

  • 3. 通过案例分析与企业场景实践，提升技术应用能力

• 结合实际业务场景完成智能体应用开发

• 具备企业级智能体部署与优化的初步能力

  课程安排（6小时）

  上午（3小时）

  模块一：智能体技术原理与架构（1.5小时）

• 理解智能体的核心概念、架构模式与关键技术组件

• 掌握智能体开发全流程，完成基础智能体搭建

• 掌握RAG、记忆管理、多智能体协同等企业级能力

• 了解部署运维要点，完成一个完整智能体应用

课程大纲

• 智能体定义：自主性、反应性、主动性、社会性

  智能体与传统AI的区别：从被动响应到主动执行

  智能体核心架构：感知 → 认知 → 决策 → 执行 → 学习

  关键技术组件：大语言模型、提示词工程、工具调用、记忆机制

  主流框架对比：Dify / LangChain / AutoGPT / OpenAI Assistant API

  教学形式：

  理论讲解 + 架构图示 + 框架对比

  案例：ChatGPT插件系统架构剖析

• 模块二：智能体开发实战（1.5小时）

  开发流程：需求分析 → 架构设计 → 开发实现 → 测试验证

  环境搭建：Python环境、依赖安装、API配置

  实战1：基于Dify快速搭建对话智能体（演示+实操）

  实战2：工具调用智能体实现（Function Calling）

  提示词工程：系统提示、任务分解、上下文管理

  教学形式：

  代码演示 + 学员跟随实操 + 答疑互动

  下午（3小时）

• 模块三：企业级智能体进阶（1.5小时）

  知识库增强智能体：RAG（检索增强生成）架构与实现

  记忆机制：短期记忆、长期记忆、向量数据库应用

  多智能体协同：角色分工、任务协作、结果整合

  企业级特性：身份认证、审计日志、安全防护

  案例：企业智能客服智能体完整实现

  教学形式：

  理论讲解 + 案例剖析 + 部分代码演示

• 模块四：智能体部署与分组实战（1.5小时）

  智能体部署方案：容器化、微服务、云端/边缘部署

  运维监控：性能、质量、成本监控与告警

  分组实战（40-50分钟）：

  每组4-5人，自选场景（智能客服、文档助手、

  数据分析

  助手等）

  完成：场景定义 → 框架选型 → 核心功能实现

  成果展示与点评（20-30分钟）：

  每组3分钟演示 + 讲师点评（架构、代码、实用性）

  教学形式：

  分组实战 + 讲师巡回辅导 + 成果展示点评

  课程总结与Q&A（10分钟）

  核心知识点回顾

  企业落地常见问题与避坑指南

  开源社区与持续学习资源推荐