AI Agent（智能体）开发与企业工作流自动化实战

模式精通——四大 Agentic Design…与避坑实战——工程化陷阱与解法被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法

2天 税务管理
授课讲师： 徐晓仪 · 数智化转型与AI应用实战专家
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团队应用场景和课时安排越具体，人工智能应用案例、练习和讲师匹配就越准确

适合对象

CTO/CIO、企业架构师、高阶产品经理、研发总监、数字化转型负责人

课程定位与主要问题

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点

核心收益

  • 掌握设计模式： 精通 Andrew Ng 等推崇的 Reflection（反思）、Plan…
  • 避坑实战：基于百度/华为实战库，识别并解决死循环、上下文超限、工具调用失败等 8 大核心工程陷阱
  • 架构落地：掌握基于 AWS/腾讯云 AI Infra 的底层架构搭建，利用向量数据库构建 Agent 的长期记忆
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  • 工作流重塑：学会用任务原子化方法，将 LTC/ITR 等复杂流程拆解为 Agent 可执行的 SOP
  • 输出成果：现场产出《企业级 Agent 架构设计图》与《业务流程自动化 PRD》

课程背景与交付信息

麦肯锡 2025 最新调研显示，仅有 6% 的企业通过 AI 实现了显著的利润增长，这些高绩效赢家的共同点是：不满足于 Chatbot 对话，而是通过 Agent（智能体） 重塑了核心工作流

当前，Agent 开发已从玩具 Demo进入深水区。企业面临的不再是怎么做一个 Agent，而是怎么做一个不胡说、不陷入死循环、且符合安全合规的企业级 Agent。本课程融合 Google/AWS 的架构标准与百度/腾讯的实战避坑经验，提供一套从设计模式到工程落地的全链路解决方案

课程时间

2天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01模式精通——四大 Agentic Design Patterns（设计模式）
02避坑实战——工程化陷阱与解法
03治理与演进——安全、评估与规模化

课程大纲

认知突围—从 Copilot 辅助到 Agent 自主执行

一、智能体新范式：高绩效企业的选择
  • 麦肯锡洞察：为什么 6% 的赢家都在做工作流重构？
二、核心架构解构：徐晓仪数智 DnA工程视角
三、场景地图：企业级 Agent 的三大主战场
  • 员工赋能型：代码助手、研报撰写（Copilot 模式）
  • 流程自动化型：财务报销审核、合同比对（Autopilot 模式）
  • 客户服务型：7x24 小时全能客服（Agentic Service）
四、【工作坊/实战演练】原子任务拆解与岗位定义
  • 场景背景：为销售支持部招聘一位 AI 数字员工
  • 学员任务
  • 选定一个业务流程（如：标书制作）
  • 将其拆解为原子任务（搜索竞品 -> 总结参数 -> 填表）
  • 定义 Agent 的角色（Persona）与权限边界
  • 输出成果：《AI Agent 岗位任务说明书 (JD)》

模式精通—四大 Agentic Design Patterns（设计模式）

一、模式一：Reflection（自我反思）与 Robustness
  • 单次推理的局限：为什么 LLM 第一版回答往往不可靠？
二、模式二：Tool Use（工具使用）与 Function Calling
  • 连接物理世界：API 调用的标准规范（OpenAPI/Swagger）
三、模式三：Planning（规划）与 ReAct 框架
  • 任务分解：将策划一场年会拆解为 20 个子步骤的规划算法
  • 【互动】排序题：为一个订票 Agent排列正确的 ReAct 步骤
四、模式四：Multi-Agent（多智能体）协同
  • 为什么一个诸葛亮不如三个臭皮匠？
  • 协作模式
  • 顺序流 (Handoffs)：A 做完给 B（流水线）
五、【工作坊/实战演练】设计模式架构绘图
  • 场景背景：设计一个复杂的投诉处理系统
  • 梳理五、【工作坊/实战演练】设计模式的适用场景、输入输出和使用边界
  • 设计多智能体之间的交互协议
  • 输出成果：《企业级 Agent 系统架构蓝图》

避坑实战—工程化陷阱与解法

一、陷阱一：死循环与任务发散（The Loop Trap）
  • 现象：Agent 在两个步骤间反复横跳，直到 Token 耗尽
  • AWS 解法：利用 Step Functions 进行状态机管理
二、陷阱二：上下文溢出与记忆混乱（Context Overflow）
  • 现象：对话轮次一多，Agent 就忘了最开始的要求
  • 解法
  • 记忆压缩：Summarization（摘要）机制
  • 外挂记忆：向量数据库（Vector DB）的检索策略
三、陷阱三：幻觉与非结构化输出（Hallucination）
四、【工作坊/实战演练】低代码 Agent 搭建与调试
  • 场景背景：使用 Coze/Dify/Bedrock（模拟环境）
  • 梳理四、【工作坊/实战演练】低代码 的适用场景、输入输出和使用边界
  • 搭建一个会议纪要助手
  • 故意注入故障：输入超长文本或模糊指令
  • 实施修复：增加反思步骤，配置输出格式约束
  • 输出成果：《抗鲁棒性测试报告与优化后的 Agent》

治理与演进—安全、评估与规模化

一、安全护栏
二、效果评估：如何知道 Agent 干得好不好？
  • 评估维度：成功率（Success Rate）、耗时、Token 成本
  • 评估
  • 工具：利用 LLM 评估 LLM（LLM-as-a-Judge）
三、课程全景回顾
  • 知识图谱串讲：从 L1 到 L5，从单体到群体，从设计到避坑
四、【工作坊/实战演练】Agent 建设路线图 (Roadmap)
  • 场景背景：制定企业 2026 年 Agent 落地计划
  • 梳理四、【工作坊/实战演练】Agen的适用场景、输入输出和使用边界
  • 列出需要的AI Infra资源（算力、知识库）
  • 输出成果：《企业 Agent 建设百日行动计划》
  • 附录：配套工具包清单
  • 《Agentic Design Patterns（设计模式）速查卡》
  • 《AI Agent 开发八大避坑指南》
  • 《企业级 Agent 架构与安全合规检查表》
  • 《AI Infra 选型指南：向量数据库与算力评估》
  • 《业务流程原子化拆解 SOP 模板》

讲师介绍

徐晓仪 讲师头像

徐晓仪

数智化转型与AI应用实战专家

曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO，拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地，主导过多个亿级回报的数智化项目，具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力

金融银行制造业政府国企互联网科技消费品零售通信
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI Agent（智能体）开发与企业工作流自动化实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度