AI智能体与OpenClaw龙虾实操应用

AI智能体重构职场效率需要明确判断口径,零代码构建AI智能体负责组织练习,解密AI智能体用于课后复盘

1天,6小时 销售管理

适合对象

希望通过AI提升工作效率的各岗位职场人员(含零技术基础者);需优化团队流程、降低协作成本、强化AI应用价值的各级管理者;希望快速掌握智能体应用的行政、客服、运营、销售、财务、人资等岗位从业者

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时,课程可以用于梳理现状、练习方法,并明确课后的跟进责任

核心收益

  • 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕AI智能体重构职场效率校准目标和边界,明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易:零代码构建AI智能体安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 人工复核有抓手:解密AI智能体相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

在数字经济高速发展的当下,职场环境正经历深刻变革。随着工作复杂度提升与信息海量增长,职场人面临着诸多效率瓶颈:重复性数据处理耗时耗力,跨系统流程繁琐易出错,个性化需求响应不及时,知识整合与应用效率低下…… 这些问题不仅消耗大量时间和精力,更限制了创造力与核心价值的发挥

AI智能体技术的突破性发展为职场效率提升带来了全新机遇。作为能够模拟人类决策和执行任务的智能实体,AI智能体区别于普通AI大模型等工具,可按照开发者预设工作流专业化完成指定工作任务,通过自动化、个性化的交互方式,帮助职场人高效处理重复性工作、整合碎片化信息、优化业务流程。掌握AI智能体应用的职场人平均可减少60%的重复性工作时间,在数据处理、流程自动化、智能问答等领域展现出显著优势。然而,当前超90%的职场人对AI智能体的认知仅停留在概念层面,缺乏从0到1构建专属智能体的实战能力

本课程应运而生,旨在帮助零基础职场人跨越认知AI智能体到精通智能体构建 的鸿沟。通过场景化理论 + 模块化实操 + 工具化落地的三维教学模型,系统解决三大核心问题:AI智能体认知盲区、构建能力缺失、效率转化困境。课程聚焦职场高频场景,采用零代码可视化开发工具,使学员能够快速掌握AI智能体的设计逻辑与搭建技巧,真正实现用智能体提升工作效率与工作质量

课程时间

1天,6小时

授课方式

AI智能体知识普及、AI智能体底层逻辑、AI工具与方法、实操练习

课程工具

扣子智能体开发平台、各类插件工具、DeepSeek、豆包AI、浏览器等 赠送福利-课程资料包: 清华大学104页《DeepSeek:从入门到精通》 《DeepSeek指导手册从入门到精通》 50页 《AI工具应用盘点报告》 《AI工具库:办公、绘图、视频、写作等》

课程内容重点

01AI智能体重构职场效率
02零代码构建AI智能体
03解密AI智能体
04一句话读懂AI智能体:像虚拟机器人一样工作
05AI智能体 vs 传统软件:为什么它更懂职场需求?

课程大纲

AI智能体重构职场效率

一、解密AI智能体
  • 1. 一句话读懂AI智能体:像虚拟机器人一样工作
  • 2. AI智能体 vs 传统软件:为什么它更懂职场需求?
  • 3. 智能体的三大核心能力:对话交互、任务执行、自主学习
  • 4. AI智能体运作流程分析:规划、记忆、工具和行动
二、AI智能体职场应用场景分析
  • 1. 办公场景:邮件智能回复、日程自动规划、会议纪要生成
  • 2. 数据场景:可视化报告生成、报表数据清洗、异常数据监测
  • 3. 协作场景:客户咨询智能客服、跨部门流程审批助手、知识库检索机器人
  • 4. 创意场景:专业文案生成与自动上传、方案灵感挖掘、素材智能整合
三、主流AI智能体开发工具对比与选择
  • 1. 智能体开发平台:扣子、Dify、腾讯元器
  • 2. 智能体平台成本与扩展性对比
  • 3. 智能体平台选择原则
  • 实操
  • 演练:体验扣子平台,快速搭建简易智能体助手

零代码构建AI智能体

一、需求拆解:AI智能体要实现的目标
  • 1. 痛点定位:识别高频重复工作
  • 2. 功能定义:明确智能体能做什么
  • 3. 交互设计:设定输入输出形式
二、工具实操:智能体搭建流程分析
  • 1. 界面初识:人设与回复逻辑、编排系统、预览与调试
  • 2. AI智能体模块搭建实战
  • 1. 编排人设与回复逻辑
  • 2. 编排交互体验:开场白、快捷指令、输入方式等
  • 3. 编排插件:延展智能体的能力边界
  • 4. 编排数据库:实时处理数据信息存储
  • 5. 开发工作流:设计智能体行动方案
  • 6. 跨平台发布智能体(豆包、公众号、飞书等多平台)
三、工作流详解:赋予智能体精准工作的能力与流程
  • 1. 大模型节点:让智能体会思考能决策
  • 2. 插件节点:延展智能体的能力边界
  • 3. 代码节点:定制化开发功能模块
  • 4. 知识库节点:让智能体更懂你的业务
  • 5. 图像生成节点:智能体生图的关键
  • 6. 循环节点:循环多次执行指定任务
  • 7. 选择器节点:进行条件判断
  • 8. 文本处理节点:对文本内容进行拼接或者拆分
  • 9. 意图识别节点:洞察用户意图
  • 10. 画板节点:对文字与图画内容进行排布加工

运营场景—客服AI智能体

一、客服智能体搭建思路
  • 1. 传统客服痛点分析
  • 2. AI客服工作场景分析
  • 3. 客服工作环节思路分析
  • 4. 思路转换:智能体工作流设计
二、客服智能体实操方法
  • 1. 客服AI智能体工作流全局分析
  • 2. 核心实操方法
  • 1. 配置知识库检索节点
  • 2. 设置选择器:进行选择判断
  • 3. 关联大模型:分流处理不同客户问题
  • 4. 配置数据库:实时记录客户问题与智能体回复情况
  • 5. 创建智能体:完成客服智能体的总体编排设计与发布
  • 3. 对比分析:客服智能体 VS 传统在线客服
  • 梳理二、客服智能体实操方法的适用场景、输入输出和使用边界
  • 演练:搭建客服AI智能体,发布到微信公众号

营销场景—公众号AI智能体

一、公众号智能体搭建思路
  • 1. 公众号运营痛点分析
  • 2. 公众号文章发布工作流思路
  • 3. 思路转换:AI智能体工作流设计
二、公众号智能体实操方法
  • 1. 公众号AI智能体工作流全局分析
  • 梳理二、公众号智能体实操方法的适用场景、输入输出和使用边界
  • 1. 配置大模型:定向生成专业文案
  • 2. 选择转换器:实现HTML文案排版设计
  • 3. 设置图像生成节点:制作公众号封面图
  • 4. 设置插件:获取公众号访问令牌
  • 5. 配置自动上传节点:上传图文素材至公众号
  • 6. 创建智能体:AI智能体的编排设计与发布
  • 拆解二、公众号智能体实操方法的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 演练:搭建公众号AI智能体,自动制作图文并上传至公众号

数据场景—数据可视化分析智能体

一、数据可视化分析智能体搭建思路
  • 1. 拆解数据可视化概念
  • 2. 数据可视化应用场景分析
  • 3. 数据可视化分析工作流思路
  • 梳理一、数据可视化分析智能体搭建思路的适用场景、输入输出和使用边界
二、数据可视化分析智能体实操方法
  • 1. 数据可视化AI智能体工作流全局分析
  • 梳理二、数据可视化分析智能体实操方法的适用场景、输入输出和使用边界
  • 1. 配置文件读取节点:读取文件内容
  • 2. 设置时间获取
  • 工具:避免AI幻觉,锁定分析时间
  • 3. 配置大模型:进行数据可视化编程工作
  • 4. 设置转换节点:将HTML代码转换为网址链接
  • 5. 创建智能体:完成AI智能体的总体编排设计与发布
  • 拆解二、数据可视化分析智能体实操方法的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 演练:搭建数据可视化分析智能体,制作图文并茂的可视化报告

管理场景—市场洞察智能体

一、市场洞察智能体搭建思路
  • 1. 管理者市场洞察需求
  • 2. 管理者市场洞察应用
  • 3:市场洞察工作流思路
  • 梳理一、市场洞察智能体搭建思路的适用场景、输入输出和使用边界
二、市场洞察智能体实操方法
  • 1. 市场洞察AI智能体工作流全局分析
  • 梳理二、市场洞察智能体实操方法的适用场景、输入输出和使用边界
  • 1. 配置搜索
  • 工具:信息资讯类、学术文献类、热点新闻类
  • 2. 设置链接读取插件:读取网络数据信息
  • 3. 配置大模型:对搜集的各类数据进行分析规整
  • 4. 设置版本生成节点:将市场洞察内容输出为word版本
  • 5. 设置思维导图节点:将市场洞察概要输出为思维导图
  • 拆解二、市场洞察智能体实操方法的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 输出二、市场洞察智能体实操方法应用清单、质量检查表和迭代计划

Openclaw的部署应用

一、Openclaw的基本认知
  • 1. Openclaw起源与发展历程
  • 2. Openclaw与传统AI的差异
  • 3. Openclaw适用人群与
  • 4:Openclaw核心组件
  • 5. Openclaw的智能体循环(Agent Loop)
二、Openclaw的部署应用
  • 1. Openclaw的部署模式
  • 2. Openclaw的部署实操
  • 1. 第一步:免费领服务器
  • 2. 第二步:云端部署
  • 3. 第三步:配置腾讯云应用管理
  • 梳理二、Openclaw的部署应用的适用场景、输入输出和使用边界
  • 演练:部署自己的Openclaw
  • 附:课程运营保障机制

讲师介绍

龚勋 讲师头像

龚勋

AI办公提效与智能体应用专家

AI+场景应用实战专家,画布销售法理论发明人。专注AI技术与垂直场景融合,独创AI三维穿透模型,赋能企业销售与管理突破。累计授课200+场,培育超6000名专业人才

金融银行互联网科技电力能源通信政府国企制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI智能体与OpenClaw龙虾实操应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 个主要模块,便于快速判断培训匹配度