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王鹏《深度洞察:AI智能体建设引领行业发展新趋势》

课程背景:

当前,全球正处于数字化转型的深水区,人工智能技术从实验室走向规模化应用,驱动各行业向智能化加速演进。根据行业预测,到2025年,全球智能体市场规模将突破千亿级别,AI智能体(AIAgent)作为核心载体,已成为企业提升效率、优化服务的关键工具。中国明确提出“十四五”人工智能发展规划,推动技术与产业深度融合。AI智能体的技术演进正从单一任务执行向多模态、自主化与生态化发展,在这种转型浪潮下,企业的机遇与挑战并存:

技术落地门槛高:中小型企业缺乏技术储备,难以独立开发智能体系统。据调研,2024年全球智能体项目超半数仍处于试点阶段,技术成熟度与商业化能力不足成为主要瓶颈。

成本与效益平衡:大模型训练与部署的Token消耗成本高昂,企业需在性能优化与预算控制间寻求平衡。

数据安全与伦理风险:智能体在决策透明性、隐私保护等方面存在隐患,例如医疗领域需确保算法偏见最小化,避免数据滥用。

人才与组织适配:企业亟需既懂AI技术又熟悉业务场景的复合型人才,以推动智能体与现有工作流的无缝整合

本课程旨在系统解析AI智能体的核心技术框架、建设路径及行业应用场景,并结合实际案例探讨其发展趋势与未来挑战。通过学习,学员将能够全面理解AI智能体的技术逻辑,掌握其在不同领域的应用方法,从而为企业智能化转型提供有力支持,助力实现更高效、更具竞争力的商业价值。

 

课程收益:

1. 掌握AI智能体的核心技术:学习人工智能(AI)的基本原理和核心技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等。

2. 了解AI智能体的构建流程:学习从数据收集、特征工程到模型训练和优化的完整流程。

3. 熟悉行业应用案例:通过实际案例分析,了解AI智能体在不同行业的应用场景,如:疾病诊断、智能投顾、库存管理等

4. 洞察行业发展趋势:学习全球及中国AI技术的发展现状和未来趋势,了解政策支持、市场需求和技术进步的方向。

 

课程时间:1天,6小时/天

课程对象:全体员工

课程方式:理论讲解+案例解析+工具应用

赠送:AI工具包

 

课程大纲:

导入:智能体技术能帮助我们做什么?

第一讲:智能体的定义及发展过程

一、智能体的定义与特征

1. 智能体的定义

2. 智能体的四大特征

1)自主性:如自动驾驶汽车自主规划路线。

2)反应性:像智能家居系统根据温度自动调节空调。

3)主动性:智能推荐系统主动分析用户兴趣并推送相关内容。

4)社会性:如无人机群协同工作

3. 智能体与相关概念的对比

1)智能体与AI

2)智能体与机器人

4. 智能体的分类依据

1)按能力分类

2)按场景分类

二、智能体的历史与发展脉络

1. 技术演进历程

1)早期理论探索

2)里程碑事件

3)技术发展趋势

2. 行业推动力量

1)学术研究引领:高校和科研机构不断探索智能体理论

2)产业需求驱动:大语言模型为智能体发展提供强大语言理解能力

3. 政策支持助力

1)政府出台政策支持人工智能和智能体技术发展

2)科研项目资助推动智能体技术多领域应用

 

第二讲:设计开发智能体的技术解码

一、智能体的核心技术模块

1. 感知与交互技术

1)传感器技术:视觉传感器、听觉传感器

2)自然语言处理:词嵌入技术、语言生成技术

3)多模态输入融合:语音和图像结合提升理解能力

2. 决策与推理技术

1)规则引擎:如医疗诊断系统依据症状规则判断疾病

2)知识图谱:知识图谱构建知识网络

3)强化学习:如机器人通过试错学习行走

3. 学习与进化技术

1)监督学习(如图像分类、语音识别等任务)

2)无监督学习(让智能体从无标注数据中发现规律)

3)迁移学习与联邦学习(如预训练模型微调、如医疗数据共享)

二、智能体的架构设计

1. 系统架构类型

1)单体架构(适合小型、功能简单的智能体)

2)分布式智能体网络(多个智能体组成,协同完成复杂任务)

3)微服务架构(智能客服平台)

2. 通信与协作机制

1)协商协议

2)共识算法

3)通信协议

三、智能体的开发工具与平台

1. 主流开发框架

1)开源工具:Rasa开源框架、LangChain开源框架

2)企业平台:微软BotFramework提供强大开发工具和云服务

3)低代码/无代码工具:扣子、腾讯元器

2. 快速原型设计方法

1)快速原型设计工具

案例:搭建一个简单的客服机器人

2)原型设计流程(确定需求、选择工具、搭建原型、测试反馈)

原型设计案例:儿童心理咨询智能体

 

第三讲:从场景出发设计智能体的技巧

一、智能体的场景应用(案例解析)

1. 垂直领域

1)工业领域:如手机库存管理

案例体验:xx平台手机库存管理智能体

2)医疗领域:辅助诊断

案例体验:医疗小助手辅助诊断智能体

3)金融领域:股市行情分析。

案例体验:牛魔王股票分析智能体

2. 消费者场景应用

1)智能家居场景:智能控制智能体

案例体验:智能家居控制智能体

2)虚拟助手场景:虚拟助手智能体

案例体验:翻译助手智能体

3)游戏NPC场景:游戏npc智能体

案例体验:谁是卧底游戏智能体体验

二、智能体建设思路(现场演示)

1. 明确需求痛点

2. 智能体功能规划

3. 创建思路设计

4. 功能架构图

5. 搭建步骤

1)智能体设置

2)角色设计

3)引导语设计

4)打造插件

5)工作流创建

6)加载知识库

7)测试及调优

8)发布智能体

 

第四讲:智能体的发展趋势

一、智能体的挑战与伦理问题

1. 技术瓶颈与挑战

1)数据隐私问题

2)算法偏见问题

3)可解释性问题

2. 社会影响与伦理问题

1)就业冲击(客服、数据录入)

2)法律监管(数据保护、责任认定)

二、智能体的未来趋势

1. 具身智能体:人形机器人

2. 人机共生:智能教育应用

3. 通用人工智能(AGI)具备人类水平的通用智能

课程回顾与行动建议:

1)知识点总结:回顾智能体的基础概念、核心技术、应用场景等关键知识点

2)学习路径推荐:推荐学习平台及操作指南帮助学员深入学习智能体技术

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