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智能体生态速成：0代码部署全链路实战 课程背景： 当前，企业AI应用已从“单次提示词交互”向“持续自主运行的AI智能体”跃迁： 1、提示词瓶颈：传统提示词需反复调试，无法应对复杂场景（如多轮决策、动态数据调用、跨系统协作）。 2、业务需求升级：客户服务、数据分析、流程自动化等场景需要具备记忆、推理和自主行动能力的AI实体。 3、技术成熟拐点：LLM+Agent框架（如AutoGPT、GPTs、Dify、COZE）的爆发，让企业能以低门槛低成本方式构建专属智能体，起到AI员工的作用。 本课程专为已经初步具备AI应用经验的企业学员设计，通过“理论-构建-部署-协同”全链路实战，帮助企业将分散的AI能力升级为可规模化复用的智能体生态，实现从“人工操控工具”到“智能体自主服务”的质变。 课程收益： 1、0代码智能体搭建：无需编程基础，通过COZE等低门槛平台，快速掌握智能体从创建、编排到发布的全流程操作，独立打造专属AI助手。 2、复杂场景能力突破：学会运用智能体处理多轮决策、跨系统数据调用等复杂任务，告别传统提示词反复调试的低效模式，实现业务流程自动化。 3、生态化应用升级：构建可复用的智能体生态，打通智能体与飞书、微信等第三方平台的协作链路，提升企业AI应用的规模化与协同效率。 4、深度优化与迭代：掌握提示词精调、插件开发、工作流编排等进阶技能，建立智能体性能优化与成本管控体系，实现从能用、用好到持续进化。 5、战略价值转化：将智能体能力融入客户服务、数据分析等核心业务场景，推动企业从人工驱动转向智能体自主服务，释放团队创造力与业务增长潜力。 课程时间：1天，6小时/天 课程对象：企业AI应用人员，已具备文本AI工具及提示词能力和初步应用经验。 课程方式：理论讲解+案例解析+工具应用 课程大纲 第一讲：从应用者的视角快速认识智能体 一、认识智能体（应用价值） 智能体的定义：能够感知环境并根据自身目标与规则自主行动的实体或系统，其核心在于“自主性”“环境交互性”和“目标导向性”； 1.自主决策与任务执行，减少人工投入 2.知识积累与复用 3.流程自动化与集成，提升效率 案例：热点新媒体内容生成的两种方式对比：提示词、智能体 二、适合广大职场人的智能体平台推荐 1.智能体创建和应用需要平台 2.智能体平台的分类 1）按是否需要编程来划分 2）按是否绑定特点大模型：模型专属、多模型 ——适合广大职场人的智能体平台选择原则：无编程、门槛低、资源丰富 ——适合广告职场的智能体平台简介：Coze、百宝箱Tbox、腾讯元器 3.Coze的综合优势：多模型集成、插件生态 第二讲：在COZE平台使用他人创建的智能体 一、在coze平台查找智能体 ——登录Coze平台→访问Bot商店→选择“公开配置”页签。 ——搜索/分类浏览 二、使用他人创建的智能体 1.直接使用：在智能体对话框输入内容，获取输出内容。 2.整合使用：将他人智能体整合到自己的项目或工作流中。 3.在第三方平台使用：如果创建者将智能体发布到了其他平台（如飞书、微信等），可通过相应平台上的分享链接或二维码来访问和使用。 实战演练：在coze平台找一个自己感兴趣的智能体并直接使用 第三讲：在COZE平台创建自己的智能体（以会议纪要智能体为例） 一、注册登录Coze平台 ——进入Coze官网→注册→登录 二、创建智能体 流程：工作空间页面的“项目开发”板块→点击“创建”按钮→在弹出窗口中选择“创建智能体” 填写智能体信息：智能体名称、功能介绍（可选但建议填写）、头像设置（可选） 三、智能体编排 1.设置人设与回复逻辑 ——需要对业务的理解和清晰的逻辑 2.选择大语言模型 ——Coze支持多种模型（豆包、通义、智谱） 3.添加技能（插件） 4.设置开场白（可选但推荐） 练习：编写一段引导性的开场白 ——利用Markdown语法在开场白中插入图片、链接等元素，设置文本格式。 四、智能体预览与调试 ——在智能体编排页面右侧的“预览与调试”面板进行测试： 1.输入测试内容 2.观察智能体回复：查看智能体给出的回复，检查是否符合预期： 3.如果智能体回复不符合预期，分析原因并改正。 五、发布智能体 1.选择发布平台 2.配置发布参数 实战演练：根据所学，在coze平台从零创建一个自己的智能体，并发布供其他学员使用。 第四讲：Coze平台智能体进阶，从能用到用好 一、深入理解和优化提示词工程 1.提示词工程核心技巧 1）先理解业务和场景 2）想清楚问题，才能写好提示词 2.建立提示词持续优化机制 二、精通插件生态与自定义开发 1.拓展插件应用场景边界 2.开展自定义插件开发实践 三、构建高效智能工作流体系 1.掌握复杂工作流编排技术 2.实施工作流全周期监控优化 四、构建动态知识库管理体系 1.打造领域专属知识图谱 2.建立知识库迭代更新机制 五、多平台发布与用户反馈闭环 1.实现全渠道发布适配 2.构建用户反馈驱动机制 六、智能体性能与成本优化 1.实施模型动态调优策略 2.建立资源成本管控体系
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