任你选择
课程背景
本课程专为工行 业务分析人员、产品管理，管理者与技术测试人员量身打造，系统讲解AI Agent的核心原理与落地应用。课程涵盖大语言模型基础、提示工程、Agent架构设计、智能体开发平台使用等关键模块，并结合金融行业实际场景，深入探讨Agent在智能营销、风控分析、智能客服等领域的应用实践。
通过真实案例分析，学员将掌握如何利用Agent工具提升业务流程效率、辅助决策分析与报告撰写，实现AI技术与金融业务的深度融合。无论你是业务人员还是技术骨干，都能在本课程中获得实用技能与前瞻视野，助力你在AI时代保持竞争力。
课程案例
本课程已经举办多期线上线下公开课。已经为几十家企业定制专门培训课程包括如Autodesk中国研发中心，思科研发中心，中信研发中心，平安，民航信，NTT DATA，北京体彩，海尔，华为，中兴，台达电子，中国通号集团，中移信息，河南工学院，中国电信，中国联通，电信研究院，联想研发中心以及多家金融企业研发中心，平安产险，平安寿险，中信银行，花旗银行，工行银行，中信证券，中原银行等。
课程对象
各类软件企业和研发中心的产品经理，业务分析师，管理者，程序员，项目经理等。
课程大纲
第一部分: AL生成式大语言模型基础
1. AI大模型概述
2. 大语言模型的技术架构
3. 大语言模型核心原理与发展历程
4. 主流大模型对比和分析
5. 大语言模型的文本生成机制与特性
6. 大语言模型的开源模型实践应用
7. 大语言模型的生成参数
8. 大语言模型的对话系统实践
第二部分: 提示工程最佳实践
1. 什么是提示词
2. 提示词的标准组成
3. 提示词的设计原则
4. 提示工程的定义
5. 角色扮演策略
6. 思维链
7. 上下文学习
8. 自我一致性
9. 推理提示 和 反思提示
10. 提示工程的实用方法
11. 提示工程调优
12. 常用的提示词
13. 提示工程开发实践资源
14. 案例分析
第三部分: AI Agent基础概念
1. 初步认识Agent
2. Agent的概念与发展
3. Agent是高层级的AI技术应用
4. Agent的特点与能力
5. Agent让大模型更可用
6. 大模型+Agent，实现AI应用场景化
7. Agent让传统软件更智能
8. 百花齐放，Agent是下一代应用
9. Agent对个人和企业的价值
10. gent影响个人工作和生活方式
11. Agent助力企业降本增效
第四部分: Agent的核心原理
1. 了解Agent的工作原理
2. Agent的基本决策流程：感知―规划―行动
3. Agent的4大能力：规划、记忆、使用工具、行动
4. Agent相关术语
5. 规划Agent业务场景所需的业务流程知识
6. 开发Agent为什么要学习业务流程知识
7. Agent开发者的业务流程工具箱
8. 开发Agent是否需要掌握编程技术
9. 借助Agent开发平台，不会编程也可以开发Agent
10. 掌握编程技术，有助于Agent开发进阶
第五部分: 通用智能体的工作原理和核心能力
1. 通用智能体的工作原理
2. 通用智能体的核心能力
3. 通用智能体的应用价值
4. 从提供建议到完成任务
5. 主流的通用智能体详解
6. Manus的核心能力
7. 扣子空间的核心能力
8. 秒哒的核心能力
9. AutoGLM沉思的核心能力
10. 其他通用智能体
11. 天工超级智能体
12. Lovart
13. Genspark超级智能体
14. 通用智能体的应用场景
第六部分:智能体应用场景实操指南：研究报告撰写
1. 市场分析报告撰写
2. 场景说明及核心要点
3. 案例实操：电商企业选品的市场分析报告撰写
4. 行业研究报告撰写
5. 场景说明及核心要点
6. 案例实操：智能体行业研究报告撰写
7. 项目可行性研究报告撰写
8. 场景说明及核心要点
9. 案例实操：农村户用光伏储能项目投资可行性研究报告撰写
第七部分: 智能体应用场景实操指南：数据分析
1. 销售数据分析与预测
2. 场景说明及核心要点
3. 案例实操：某上市公司销售数据分析及预测
4. 股票分析
5. 场景说明及核心要点
6. 案例实操：股市日报定制
7. 案例实操：股票市场深度研究
8. 人才数据分析与策略制定
9. 场景说明及核心要点
10. 案例实操：某公司人才数据分析与策略制定
11. 用户画像分析
12. 场景说明及核心要点
13. 案例实操：某轻奢消费品用户画像分析
第八部分: 大模型和RAG增强检索技术
1. RAG技术概述
2. 加载器和分割器
3. 文本嵌入和 向量存储
4. 如何生成和存储Embedding
5. 检索器和多文档联合检索
6. RAG技术的关键挑战
7. 检索增强生成实践
8. RAG技术文档预处理过程
9. RAG技术文档检索过程
第九部分: 大模型Agent技术在金融业应用
1. 大模型Agent在金融业应用的思考与建议
2. 大模型Agent的特点及局限性分析
3. 大模型Agent在金融领域的适用场景
4. 大模型Agent与金融智能营销
5. 大模型Agent与金融智能风控
6. 大模型Agent与金融智能客服
7. 大模型Agent与金融虚拟营业厅和数字人
8. 大模型Agent与金融其他通用场景
第十部分 Skills概念入门：定义、类比与价值
1. 什么是Skill：一个可执行的自动化任务单元，包含输入、处理、输出
2. Skill的类比：乐高积木（可组合）、手机APP（独立功能）、函数（可调用）
3. Skill的核心价值：复用、封装、解耦、生态共享
4. Skill的典型应用场景：数据提取、格式转换、API调用、UI操作
5. Skill的组成要素：元数据、代码/流程、依赖、配置
第十一部分 开源资源宝库：如何寻找与复用现成Skills
1. 主流开源社区：ClawHub、国内技能市场官方市场
2. 搜索技巧：关键词组合、过滤条件、评估Skill质量
3. 下载与安装：从市场一键安装、手动导入
4. 修改与定制：基于开源Skill进行二次开发
5. 贡献自己的Skill：发布规范、文档编写、社区互动
