AI智能体与Skill应用实战｜企业内训课程

课程大纲

AI基础与技术全景——从大模型到智能体，看懂演进方向与工具地图

一、生成式AI正在改变什么

1. 应用演进：内容生成→知识问答→分析判断→任务执行
2. 大模型擅长：理解、生成、归纳、推理与模式识别
3. 能力边界：幻觉、上下文限制、事实核验、数据安全

二、智能体为什么不仅是聊天机器人

1. 基本组成：模型+提示词+上下文+知识+工具+执行循环
2. 三种形态：普通对话、固定工作流、自主Agent
3. 分工边界：模型管理解生成，知识库管事实，工具管查询执行
4. 高风险管控：权限、审批、异常转交、运行记录
5. AI提高任务完成的效率与质量，人对业务结果承担最终责任

三、当前AI技术发展的重点方向

1. 推理模型：复杂分析、计划与多步骤执行
2. 多模态：文本、图片、表格、语音、视频的统一处理
3. RAG与知识工程：让AI基于企业资料和业务事实工作
4. MCP与工具调用：连接系统、数据和外部服务
5. Agent、Skill与Computer Use：任务能力模块化，从接口调用扩展到软件环境操作

四、常用工具地图与选择原则

1. 任务地图：内容生成、搜索研究、文档数据、代码研发、智能体平台（Dify等）
2. 选择维度：任务复杂度、数据敏感性、成本、权限、可追溯性
3. 能用对话和模板解决的任务，不必上工作流和智能体
案例解析：面对同一业务需求，判断应该使用提示词模板、工作流还是智能体

提示词实战——从会提问升级为会交办任务

一、提示词的本质是任务交办说明

1. 角色定位：身份与专业视角；业务背景：场景、对象、资料、上下文
2. 任务目标：解决什么问题、形成什么结果
3. 约束格式：执行边界、输出结构、禁止事项
4. 复核要求：事实依据、检查标准、不确定项处理

二、复杂业务任务的提示词增强方法

1. 任务分阶段：理解→计划→执行→检查
2. 减少偏差：正反示例、参考模板、结构化输出
3. 显式标记：缺失信息、事实依据、待人工确认事项
4. 好提示词靠连续测试和反馈修正，而不是追求一次写对

三、从一次性提示词到可复用任务模板

1. 模板化：固定流程与质量要求，变量化客户、时间、材料
2. 沉淀对象：业务规则、判断标准、输出模板
3. 升级判断：哪些任务留在提示词，哪些任务升级为Skill

Dify平台入门——先搭建可运行的智能体应用

一、认识Dify中的核心能力

1. 应用类型：Chatbot、Chatflow、Workflow与Agent的适用
3. Workflow负责确定性流程，需要动态判断和工具选择才交给Agent

二、创建并运行第一个Dify应用

1. 搭建路径：创建应用→配置模型与角色→设置输入输出→发布测试
2. 连接资源：知识库、工具、变量与权限
3. 运行观察：输入、节点执行、工具调用与最终结果

三、为后续Skill准备运行环境

1. 创建Agent应用，明确角色、输入和输出
2. 识别公司Dify 1.15中的Skill组件、插件、Agent策略与应用模板
3. 预留模型、工具、知识库、变量和权限配置

四、使用日志定位运行问题

1. 结果偏差：提示词、知识、工具和数据来源
2. 调用失败：参数、凭证、权限与返回格式
3. 成本过高：无效上下文、重复调用和多余轮次

认识Skill——看懂可复用能力的结构与运行方式

一、厘清Skill与相关概念的关系

1. Prompt解决一次任务，Skill沉淀一类任务的稳定方法
2. Tool提供操作能力，Skill说明何时用、如何组合、如何验收
3. Workflow预先固定路径，Skill按任务需要加载调用
4. Plugin是能力承载方式，不等同于Skill本身

二、一个完整Skill包含什么

1. 名称与描述：完成什么任务、什么情况下调用
2. 核心指令：执行步骤、判断规则、输出要求、异常处理
3. 配套资源：references（制度、术语、案例）、scripts（计算、校验程序）、assets（模板、示例文件）

三、Skill的渐进式加载与触发逻辑

1. 触发流程：读取名称描述→判断启用→加载SKILL.md→按需读取资源
2. 分层组织替代超长提示词，上下文里只留当前任务需要的内容
3. 优化手段：应触发/不应触发双向测试

四、什么样的业务适合沉淀为Skill

1. 重复性：稳定的处理步骤或判断方法
2. 依赖性：固定制度、规则、模板、资料或工具
3. 可验收：输出结构明确，能判断完成与合格
4. 经验含量：易遗漏步骤、经验判断、交接要求

Skill创建实战——让Skill一步一步帮助学员创建Skill

一、用Skill创建助手完成引导式创建

1. 原始输入：岗位任务、业务SOP、制度、模板和示例材料
2. 引导过程：大模型借助Skill逐轮追问，补齐场景、输入、步骤、规则与输出
3. 人机分工：Skill负责结构化引导与生成，学员确认业务事实和关键边界

二、确定Skill的合理边界

1. 不过小：不止一个机械步骤；不过大：不试图覆盖整个部门
2. 基本单位是一个完整、可验证、可独立交付的业务任务
3. 出口约定：负责什么、不负责什么、何时转人工

三、生成SKILL.md及配套资源

1. 核心文件：名称描述、触发条件、执行步骤、判断规则、输出与异常处理
2. 资源分层：制度案例入references，固定程序入scripts，交付模板入assets
3. 同步生成：资源缺口清单、正反测试用例与人工确认点

四、接入Dify并完成第一轮调试

1. 搭建路径：打开Agent应用→展示Skill与资源→配置模型、工具和知识库
2. 运行观察：Skill选择、工具调用和最终结果
3. 日志定位：未触发、误触发、工具失败和输出偏差

测试与大赛应用——让Skill从能运行走向可展示

一、测试Skill能否被准确触发

1. 正向用例：典型任务、简略表达、变体表达
2. 反向用例：相似任务、越界任务、错误需求
3. 检查与回改：不触发、误触发、重复触发→优化名称、描述与边界

二、测试Skill能否稳定完成任务

1. 正常案例验证标准路径，缺失、错误、边界案例验证异常处理
2. 对比启用与未启用Skill的输出差异
3. 评价维度：准确性、完整性、一致性、可执行性

三、建立基于运行记录的优化闭环

1. 定位：从日志找错误步骤，判断来源（模型/提示词/Skill/知识/工具/数据）
2. 修改产生错误的规则、步骤和资源，而不是反复人工改答案
3. 版本记录：新增规则、失败案例、修正经验

四、AI大赛项目的展示结构

1. 业务问题：场景选择与原有痛点
2. Skill创建：原始材料→引导追问→结构生成
3. 运行演示：任务识别→Skill调用→结果形成
4. 测试证据：正常、异常、不应触发场景的验证结果
5. 应用边界：权限、人工确认、风险控制、下一步计划
综合
练习：基于个人业务场景，调用Skill创建助手完成需求澄清、SKILL.md及配套资源生成、测试用例设计和Dify运行验证；课后继续补充资源、数据和展示材料，逐步形成参赛原型

适合对象

公司AI大赛参赛选手、各部门业务骨干及AI应用相关工作人员，约300人

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

建立AI与智能体的统一认知：理解大模型、知识库、工作流、工具、Agent与Skill之间的关系，明确A…
理解AI前沿技术与常用工具：了解推理模型、多模态、RAG、MCP、Agent和Computer Use…
流程复用更容易：高质量提示词与任务模板方法：能够把业务背景、任务目标、输入材料、执行约束、…

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：Dify应用与Skill创建方法：熟悉Dify中模型、知识库、工作流、Agent、Tool与Plugin的关系，能够创建基础应用，并调用Skill创建助手分步生成、接入和调试业…
形成可迭代的参赛项目起点：能够基于个人业务场景，走通Dify基础应用、引导式Skill创建、SKILL.md及配套资源生成、运行测试与持续优化的完整练习闭环

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起AI基础与技术全景——从大模型到智能体，看懂演…、提示词实战——从会提问升级为会交办任务和Dify平台入门——先搭建可运行的智能体应用，先把可落地路径说清楚。

课程时间

2天，12小时

授课方式

集中讲授、案例解析、统一演示、分组跟练、个人场景实践、线上提交、抽样点评；每个实操环节配套任务说明、样例文件、引导Skill、Dify模板和测试用例，课前统一打包发放

课程内容重点

01AI基础与技术全景——从大模型到智能体，看懂演进方向与工具地图

02提示词实战——从会提问升级为会交办任务

03Dify平台入门——先搭建可运行的智能体应用

04认识Skill——看懂可复用能力的结构与运行方式

05Skill创建实战——让Skill一步一步帮助学员创建Skill

06测试与大赛应用——让Skill从能运行走向可展示

讲师介绍

闫波

AI人工智能实战专家

闫波，AI人工智能实战专家，系统架构师。拥有24年全产业链数字化与AI落地经验，曾任多家知名企业CTO及事业部总经理。主导6个千万级系统建设，擅长AI研发体系建设、企业AI战略规划及数据BI平台建设，助力企业实现从工具应用到组织能力重构的智能化升级

金融科技零售电商供应链产业跨境出海影视传媒能源电力

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI智能体与Skill应用实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

公司AI大赛参赛选手、各部门业务骨干及AI应用相关工作人员，约300人。

学习这门课可以获得什么收益？

建立AI与智能体的统一认知：理解大模型、知识库、工作流、工具、Agent与Skill之间的关系，明确AI适合做什么、不适合做什么，以及哪些环节必须保留人工确认；理解AI前沿技术与常用工具：了解推理模型、多模态、RAG、MCP、Agent和Computer Use等方向，能够根据任务特点、数据条件和风险等级选择适合的AI工具与实现方式。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用集中讲授+案例解析+统一演示+分组跟练+个人场景实践+线上提交+抽样点评；每个实操环节配套任务说明、样例文件、引导Skill、Dify模板和测试用例，课前统一打包发放，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配

AI智能体与Skill应用实战