课程定位
课程定位要点拆解
- 识别当前场景中的关键问题和目标对象
- 梳理可复用的方法工具、沟通话术和执行步骤
- 形成课后可跟进的行动清单或优化建议
AI智能体落地与低代码实践
课程定位需要明确判断口径，培训对象负责组织练习，落地复盘用于课后复盘
授课讲师：
曹文斌 · 研发项目管理与产品创新专家
课程大纲
培训对象
培训对象要点拆解
- 梳理培训对象要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解培训对象要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出培训对象要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
课程总览
课程总览要点拆解
- 梳理课程总览要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解课程总览要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出课程总览要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
详细课程大纲
详细课程大纲要点拆解
- 梳理AI智能体落地与低代码实践的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解AI智能体落地与低代码实践的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出AI智能体落地与低代码实践应用清单、质量检查表和迭代计划
AI 智能体落地认知：从大模型到业务应用
AI 智能体落地认知：从大模型到业务应用要点拆解
- 梳理AI 智能体落地认知的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解AI 智能体落地认知的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出AI 智能体落地认知应用清单、质量检查表和迭代计划
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景
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
- 理解 AI 智能体、AI 工作流、普通大模型问答和传统自动化系统的区别
- 提示与校验更稳定：大模型 API 对接的基本方法，包括接口调用、参数配置、上下文传递、异常处理和日志记录
- 流程复用更容易：企业级提示词工程方法，能够设计稳定、可复用、可约束输出格式的提示词模板
查看更多收益 收起更多收益
- 能够使用低代码或工作流平台搭建简单 AI 应用原型
- 能够把业务场景封装为 AI 助手、AI 工作流或 AI 智能体方案
- 提示与校验更稳定：AI 应用效果评估方法，能够设计测试样例、评价输出质量和识别成本问题
课程背景与交付信息
随着大模型能力快速进入企业数字化、城市治理、项目交付、运维支撑和内部管理场景，AI 应用建设已经从工具体验进入项目落地阶段。对于具备技术交付和项目实施能力的团队而言，关键不再是单纯了解大模型概念，而是要解决以下问题
如何把大模型能力稳定接入现有业务系统和项目方案中
如何通过低代码平台快速封装 AI 应用，缩短验证周期
课程时间
1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课程定位
02培训对象
03课程总览
04详细课程大纲
05AI 智能体落地认知：从大模型到业务应用
讲师介绍
曹文斌
研发项目管理与产品创新专家
研发项目管理与产品创新专家。22年研发项目管理实战专家，前百度资深架构师/CTO。擅长AI赋能、产品研发与技术团队管理，拥有从架构设计到企业技术战略落地的完整实战经验
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI智能体落地与低代码实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？
适合技术骨干、项目负责人、解决方案人员、研发/交付相关人员 课程方向 大模型对接、低代码 AI 应用、提示词工程、智能体场景封装、效果评估与风险管控 课程形式 讲授 + 演示 + 分组实操 + 方案共创 + 点评优化 课程产出 AI 智能体落地方案草案、低代码 AI 应用原型、提示词模板、评估表与风险清单等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
理解 AI 智能体、AI 工作流、普通大模型问答和传统自动化系统的区别，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间？
当前样板提取的课程时间为：1天（6小时）。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
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
