1.行业大模型微调 2.RAG核心技术及经验分享 3.RAG典型案例建模及实战

针对企业系统架构师的AI方向培养需求，聚焦AI在研发全流程中的嵌入与提效、架构设计中的应用以及编程工具的掌握。培训旨在帮助架构师全面理解AI如何优化研发工作，提升架构设计效率，并熟练运用最新AI工具辅助开发。通过理论讲解、工具演示和实践案例，学员将掌握AI在toB软件研发中的实际落地策略。

帮助学员从零基础全面掌握OpenClaw的核心技术体系，深度理解Agent Skill的工作原理，能够独立完成从环境部署、Skill开发到行业落地的全流程操作。

1. 知识与技能提升，  结合行业最佳时间案例能够深入理解人工智能的基础概念以及应用场景、技术边界和基于解决问题如何选择技术框架以及评估体系  洞察发展趋势：通过学习AI的发展趋势和美团在C端的最新应用场景，开拓视野 2.实战能力提升  提升产品设计能力：员工能够将AI技术应用于产品设计中，通过用户画像、智能推荐等技术，为用户提供更个性化、更精准的产品功能和服务，从而提升产品的竞争力。  优化用户体验：借助自然语言交互、智能推荐等AI应用，员工可以设计出更智能、更便捷的用户交互界面，优化用户体验，增强用户黏性。 3.企业效益提升  增强企业竞争力：通过将AI技术融入产品和服务中，企业能够提供更具创新性和竞争力的解决方案，在激烈的市场竞争中脱颖而出。 推动业务创新：员工对AI技术的深入理解将激发更多创新思维，有助于企业探索新的（2）业务模式和应用场景，为企业带来新的增长点。

1. 多种智能体应用场景：深入了解公文类、知识库类、工作流、图像流等多种智能体在企业中的实际应用场景，为企业智能化转型提供全面思路。 2. 实战案例教学：通过大量真实案例，详细讲解各类智能体的建设方法与应用技巧，帮助学员快速掌握并应用到实际工作中。 3. 自定义智能体能力：学会根据企业独特的业务需求，定制开发专属智能体，满足企业个性化发展需求。

1. 获得一套系统性的Agent 架构思维框架：双轴矩阵（7 认知×6 拓扑=27 模式）提供设计决策的“地图” 2. 掌握六种直接可用于质效场景的核心模式：每种附带问题剖析、工程祖先、质效数据和Tradeoff 分析 3. 亲手设计一个Agent 架构方案：在四个真实质效场景中完成从需求分析到架构设计的完整过程 4. 建立“模式不变，场景在变”的工程直觉：通过三大生产系统对比获得跨平台迁移能力 5. 带走一份可操作的模式选型决策指南：五步决策法+ 27 种模式速查卡