课程总览
一、AI 智能体的核心定义
- 什么是 AI 智能体：目标驱动、工具调用、任务闭环
- AI、大模型（LLM）、智能体（Agent）的区别
- 为什么需要关注"智能体"而非"问答工具"
二、智能体对团队协同的价值
- 从"个人提效"到"团队协同"的跃迁
- 智能体如何承载部门流程、岗位经验、协作规则
- 智能体在团队中的三个角色：事务执行者、经验沉淀者、流程协作者
三、案例解析：智能体如何为团队"减负"
- 信息采集与监测：减少重复查找
- 文档处理与知识沉淀：把经验留在团队里
- 数据整理与汇报支撑：让汇报更高效
- 第二模块：部署三件套——大模型、部署方式、渠道
一、大模型：智能体的"大脑"
- 大模型在智能体中的角色定位
- 不同大模型对团队任务适配性的影响
- 需要关注什么：成本、响应速度、数据安全
二、部署方式：从"个人试用"到"团队落地"
- 云端部署 vs. 本地部署：对团队数据安全的影响
- 部署方式如何影响团队使用的便捷性与可控性
- 如何选择适合团队的部署策略
三、渠道：智能体如何融入团队日常工作流
- 智能体通过哪些渠道与团队交互
- 渠道选择对团队使用意愿与场景覆盖的影响
- 如何让智能体"嵌入"而非"附加"到团队流程中
- 互动：你的团队，智能体最适合从哪个场景切入
- 第三模块：团队落地的关键路径与风险边界
一、团队落地 AI 智能体的四步路径
- 第一步：识别团队中高频、重复、规则明确的任务
- 第二步：选择 1 个试点任务，小范围跑通
- 第三步：沉淀成功经验，形成可复用的"团队技能"
- 第四步：逐步复制到更多场景，优化团队分工
二、落地过程中需要关注的三个问题
- 数据安全：团队敏感信息如何保护
- 权限管理：哪些任务可以交给智能体，哪些必须人工把控
- 团队适应：如何让成员接受并善用智能体，而非抵触
