AI大模型场景挖掘与AI应用创新工作坊

企业级AI大模型落地路径之后继续拆到企业AI落地策略和智能体开发基础与AI应用平台概述，让参训团队知道第一轮该跟进什么

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 曹文斌 · 研发项目管理与产品创新专家
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课程大纲

课程总览

内容重点
  • 第一天：探索AI大模型在企业的落地场景

企业级AI大模型落地路径

一、企业级AI应用成熟度模型
1.1 五级成熟度模型
1.2 成熟度自评
  • 工具：6维雷达图
  • AI落地的三阶治理框架
2.1 数据治理先行：夯实基础
2.2 模型治理护航：动态调优
2.3 组织治理筑基：文化适配
  • 企业应用的范式变革
3.1 AI应用新开发范式
3.2 新范式下的开发管理挑战

企业AI落地策略

一、管理层在AI战略规划中的主导作用
1.1 顶层：战略规划、设施建设、变革推手
1.2 中层：应用探索、数据治理、业务落地
二、推动 AI项目顺利实施的策略
2.1 构建跨部门的团队（高效协同）：AI让岗位边界模糊化，跨部门团队匹配AI的趋势
2.2 端到端的闭环流程（落地扎实）：从问题提出到问题解决，以需求驱动流程闭环
2.3 三级沟通机制（信息通畅）：既有执行层面的落地，又有高层方向的统筹，上下一心
2.4 强劲的支持后盾（后勤保障）：资源协同、风险把控、数据留存，缺一不可

智能体开发基础与AI应用平台概述

一、智能体与企业数字化转型
1.1 智能体的定义与核心能力
1.2 企业级智能体的典型应用
  • 1：3 AI应用开发平台的优势与行业
  • 1：4 大模型开发基本知识
二、AI应用平台环境搭建（可选扣子、腾讯元器、百度千帆AppBuilder、阿里百炼、Dify等）
2.1 平台功能界面详解（工作流、插件、知识库、数据库）
2.2 模型选择与配置（DeepSeek模型、豆包模型等等）

智能体核心功能开发

一、智能体基础构建（可复用的多智能体提效）
1.1 人设与回复逻辑设计
  • 角色定义与技能描述（示例：客服机器人、数据分析助手）
  • 提示词优化技巧（结构化指令、多轮对话设计）
1.2 插件集成与工具调用
  • 工作坊产出：针对场景开发智能体
二、工作流与自动化流程设计（自动化流程处理）
2.1 工作流节点解析（大模型、数据输入、消息输出）
2.2 复杂业务逻辑实现（规划、报告生成）
  • 多节点串联与数据传递（示例：用户输入→搜索→数据过滤→结果汇总）
  • 批处理与异常处理
2.3 图像应用（图片生成、PPT生成、多模态交互）
  • 工作坊产出：针对场景开发AI应用
三、知识库与记忆管理（个性化AI调教）

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进

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需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

  • 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
  • 围绕企业级AI大模型落地路径梳理关键判断点，避免停留在概念解释
  • 借助企业AI落地策略完成一次可复盘的应用演练
  • 输出智能体开发基础与AI应用平台概述相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

在数字化转型浪潮中，企业普遍面临AI应用落地三大痛点：一是AI战略与业务场景脱节，存在"为AI而AI"的技术空转现象；二是跨部门协作机制缺失，导致数据孤岛与技术应用碎片化；三是场景筛选缺乏科学方法论，难以精准识别高价值应用场景。本课程基于Deepseek技术创新，构建"战略-治理-开发"三位一体的解决方案

课程首日聚焦企业AI战略落地，通过独创的五级成熟度模型诊断企业AI应用现状，运用6维雷达图实现精准自评。针对数据治理、模型治理、组织治理的三阶治理框架，解决企业AI落地中的基础建设与组织适配难题。通过价值-难度矩阵与GOLDEN黄金法则，教会学员科学筛选高价值场景，产出分级落地场景清单

次日深入AI应用开发实战，基于主流AI开发平台，系统讲解智能体开发全流程。从人设设计、提示词优化到工作流搭建，覆盖客服、分析助手等典型场景开发。特别设置多系统部署环节，打通飞书、钉钉等办公平台，实现API级系统集成。课程采用"理论+工具+工作坊"三维教学模式，每个模块均配备行业案例与实战练习，确保学员可带回可直接落地的AI应用方案

课程时间

2天，12小时

授课方式

现场讲授，案例分享，学员互动，现场演练

课程内容重点

01企业级AI大模型落地路径
02企业AI落地策略
03智能体开发基础与AI应用平台概述
04智能体核心功能开发

讲师介绍

曹文斌 讲师头像

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

互联网科技电力能源通信制造业金融银行政府国企
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI大模型场景挖掘与AI应用创新工作坊》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？

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进。

学习这门课可以获得什么收益？

看清工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准；围绕企业级AI大模型落地路径梳理关键判断点，避免停留在概念解释。

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？

课程主要采用现场讲授，案例分享，学员互动，现场演练，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