开课通知 | 9月-企业AI Agent技术原理与应用实践

1、技术体系完整：覆盖大模型、Prompt、RAG、Tools、Skills、Harness、多智能体协作和部署治理。

2、工具路径清晰：区分Chatflow与 Workflow两类技术选型，结合OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Codex、Trae、Dify、Coze等工具生态展开。

3、案例贴近企业：围绕制度问答、办公数字员工、客户咨询分流、生产线异常处理等场景展开。

4、强调落地闭环：不仅讲工具搭建，还讲场景筛选、原型验证、试点上线、权限治理、指标评估和规模化推广。

一、AI Agent发展趋势与企业智能化转型认知

1.1 从生成式AI到企业数字员工

1.2 AI Agent与Chatbot、Copilot的区别

1.3 企业智能化转型中的Agent 应用机会

1.4 企业引入AI Agent的边界与风险

1.5 高价值应用场景的筛选方法

二、AI Agent核心架构与开发技术底座

2.1 Agent = LLM + Planning + Memory + Tools + Skills

2.2 大模型基座与模型选型

2.3 Prompt工程与上下文工程

2.4 Planning与ReAct任务执行机制

2.5 Memory机制与长期协作能力

2.6 Tools与外部系统接入

2.7 Skill技术与能力复用机制

2.8 Harness Engineering智能体工程化方法

2.9 多智能体编排与协作机制

三、企业知识库与高级RAG技术：适用于知识问答、制度查询、经验复用场景

3.1 企业知识库建设流程

3.2 文档解析与语义切分技术

3.3 Embedding与向量检索技术

3.4 Rerank 与可信回答生成

3.5 GraphRAG与复杂关系检索

3.6 案例：企业制度智能问答助手

四、Chatflow型智能体开发技术：适用于数字员工、个人助理、研发助手场景

4.1 Chatflow型智能体的技术定位

4.2 Chatflow技术选型与工具生态

4.3 数字员工的角色建模技术

4.4 个人助理型智能体的任务设计

4.5 研发助手型智能体的工程任务设计

4.6Chatflow中的 Skill 调用技术

4.7Chatflow的Harness Engineering

4.8 案例：企业办公数字员工

五、Workflow型智能体开发技术：适用于企业流程自动化、业务审批、系统集成场景

5.1 Workflow型智能体的技术定位

5.2 Workflow技术选型与平台生态

5.3 企业流程的节点化建模技术

5.4 Workflow的变量设计与数据流转

5.5 Workflow的条件分支与流程路由

5.6 Workflow的知识库接入与RAG节点

5.7 Workflow的业务系统集成技术

5.8 Workflow中的 Skill 与插件机制

5.9 Workflow的安全控制与人类在环

5.10 案例：客户咨询分流流程

六、生产线AI Agent综合实战案例

6.1 案例背景：生产线异常处理

6.2 业务痛点：异常响应慢、经验难沉淀

6.3 数据基础：报警、工单、SOP、质量记录

6.4 技术架构：RAG +Chatflow+ Workflow

6.5 多智能体协作：班组、设备、质量、工艺角色分工

6.6 Agent 角色：生产线异常处理助手

6.7 处理流程：异常上报到闭环复盘

6.8 知识库设计：SOP、故障案例、处置经验

6.9 工具调用设计：工单、库存、通知、看板

6.10 评估指标：响应效率、处理准确率、闭环质量

七、AI Agent私有化部署与安全治理

7.1 企业私有化部署模式

7.2 模型算力与成本控制

7.3 权限管理与 RBAC 控制

7.4 提示词注入攻击防护

7.5 日志追踪与失败回退

7.6 持续评估与运营优化

八、企业AI Agent智能化转型落地方法论

8.1 场景规划：从业务痛点到智能体机会地图

8.2 技术选型：Chatflow、Workflow与综合型 Agent

8.3 原型验证：构建最小可行智能体

8.4 试点上线：从 Demo到部门级应用

8.5 工程化落地：平台、技能、流程和治理体系

8.6 规模化推广：形成企业智能化转型能力

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