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AI Agent实战：一站式业务落地实操指南

某互联网大厂 AIGC负责人

任某互联网公司AIGC负责人，负责大模型、多模态、产研落地与知识管理与评估等多个团队工作。
多年百度搜索、大数据工作经验，专注于自然语言处理与人工智能方向，曾获CCKS中文知识图谱大赛第一名，就职期间输出数十篇专利。
带领团队发布内容行业垂类模型，并通过网信办备案。在多模态内容理解、角色对话、视频生成等多个方向有场景落地，有大量一线实操经验，AIGC业务单日服务用户超50万。
对市面上大部分大模型基座有比较深入的了解，能判断模型的能力边界。擅长结合行业垂类的实际情况，挖掘大模型可赋能的业务场景。有落地AIGC与大模型业务的一手经验，从模型的训练微调，到算力部署推理，以及线上实际用户case的反馈跟进，熟悉生产环境的具体实施。此外，也掌握大模型风控和网信办备案过程，能有效帮助企业在生产环境中落地大模型。

任某互联网公司AIGC负责人，负责大模型、多模态、产研落地与知识管理与评估等多个团队工作。 多年百度搜索、大数据工作经验，专注于自然语言处理与人工智能方向，曾获CCKS中文知识图谱大赛第一名，就职期间输出数十篇专利。 带领团队发布内容行业垂类模型，并通过网信办备案。在多模态内容理解、角色对话、视频生成等多个方向有场景落地，有大量一线实操经验，AIGC业务单日服务用户超50万。 对市面上大部分大模型基座有比较深入的了解，能判断模型的能力边界。擅长结合行业垂类的实际情况，挖掘大模型可赋能的业务场景。有落地AIGC与大模型业务的一手经验，从模型的训练微调，到算力部署推理，以及线上实际用户case的反馈跟进，熟悉生产环境的具体实施。此外，也掌握大模型风控和网信办备案过程，能有效帮助企业在生产环境中落地大模型。

课程费用

6800.00 /人

课程时长

2天

成为教练

课程简介

本课程战训相结合，使学员了解掌握垂类模型训练、评估与推理能力，了解大语言模型前沿业界产品，并熟练进行Agent平台操作与场景实践。通过需求挖掘、能力准备、计划书交付等步骤，学员将能够输出内部业务可落地的Agent Demo，为企业和行业智能化转型提供有力支持。

目标收益

培训对象

本课程主要面向对AI技术有一定了解，希望深入学习并掌握AI Agent实操技能的学员。这包括但不限于数据科学家、AI工程师、产品经理以及对AI技术感兴趣的企业内部业务人员。
学员应具备基本的编程和数据分析能力，对AI技术和应用场景有一定的认知，并希望通过本课程提升自己在AI Agent领域的实战能力和业务落地能力。

课程大纲

第一天：
模块一：为什么需要垂类模型 		1.1 从通用大模型到垂类大模型
1.2 垂类大模型训练技术
1.3 垂类大模型评测方法
1.4 垂类大模型应用实践
目标1：掌握垂类模型训练、评估与推理能力
案例实例：
a.行业类（如金融/医疗）术语或指令知识注入
b.细分场景模型工厂打造（训推一体化）
模块二：大语言模型前沿业界产品 2.1 大模型应用行业地图
2.2 大模型前沿产品介绍与拆解
2.3 多模态发展趋势与展望
2.4 多模态云端实操
目标2：掌握多模态理解与生成（图/音频/视频）
案例实例：
a.视觉类：SD/SVD基础模型搭建与ComfyUI使用
b.音频类：cosy/chatTTS音色模仿与输出
c.虚拟人：数字分身、互动唱歌、直播
第二天：
模块三：Agent平台落地实操 		3.1 简介：Workflow工作流与调试 介绍；
3.2 初试：快速创建与标准创建，单Aegnt、MultiAgent、AutoAgent；
3.3 验证：打造带Function Call能力的Agent（创建Bot与使用插件）；
3.4 多模态：Coze 卡片、图像流 操作手册；
3.5 场景实践：
Multi-Agent RAG实操落地
ChatBI实操落地（Chat2SQL、Chat2API）
测试Agent实操落地

目标3：掌握Agent平台操作与场景实践
同学可选实践场景（指导材料细节完备），如：
a.日常办公场景（基于Agent打造企业信息助理等）
b.运营物料场景（利用Agent打造客户身份闪卡+电影海报）
c.Demo设计场景（结合AI Coder+Cursor快速创建产品原型）
d.业务战略场景（全网综合AI搜索引擎多Agent聚合）
e.技术提效场景（多Agent测试用例生成器等）
模块四：AI落地应用工作坊 目标4：输出内部业务可落地 Agent Demo
4.1 需求挖掘：自有行业痛点、其他行业智能化爆点
4.2 能力准备：创意、思想实验、用户视角、智能化专家+行业专家
4.3 计划书交付：背景+联接+创意+探索＋突破→结果展望
4.4 业务场景讨论与QA：行业洞察+AI最佳实践
i.列举企业或行业痛点或待解决的问题点；
ii.初步定位近似行业或企业AI价值点；
iii.引导讨论组团队构思解决办法；
4.5 落地路线规划与方法总结：尝试拆解刚刚构思的场景该如何落地
i.解读：业务与数字化战略、场景解读；
ii.关键要素分析：数据、算力、成本、用户体验；
iii.技术整体蓝图：
1.AI应用模式（提示词、RAG、微调 等差异）
2.能力获取模式（开源/闭源；公网/私有化）
3.成本收益、价值、风险点、实施建议
iv.落地路径：
1.落地项目时间规划、资源投入、风险验证
2.最小POC尝试并展示
第一天：
模块一：为什么需要垂类模型
1.1 从通用大模型到垂类大模型
1.2 垂类大模型训练技术
1.3 垂类大模型评测方法
1.4 垂类大模型应用实践
目标1：掌握垂类模型训练、评估与推理能力
案例实例：
a.行业类（如金融/医疗）术语或指令知识注入
b.细分场景模型工厂打造（训推一体化）
模块二：大语言模型前沿业界产品
2.1 大模型应用行业地图
2.2 大模型前沿产品介绍与拆解
2.3 多模态发展趋势与展望
2.4 多模态云端实操
目标2：掌握多模态理解与生成（图/音频/视频）
案例实例：
a.视觉类：SD/SVD基础模型搭建与ComfyUI使用
b.音频类：cosy/chatTTS音色模仿与输出
c.虚拟人：数字分身、互动唱歌、直播
第二天：
模块三：Agent平台落地实操
3.1 简介：Workflow工作流与调试 介绍；
3.2 初试：快速创建与标准创建，单Aegnt、MultiAgent、AutoAgent；
3.3 验证：打造带Function Call能力的Agent（创建Bot与使用插件）；
3.4 多模态：Coze 卡片、图像流 操作手册；
3.5 场景实践：
Multi-Agent RAG实操落地
ChatBI实操落地（Chat2SQL、Chat2API）
测试Agent实操落地

目标3：掌握Agent平台操作与场景实践
同学可选实践场景（指导材料细节完备），如：
a.日常办公场景（基于Agent打造企业信息助理等）
b.运营物料场景（利用Agent打造客户身份闪卡+电影海报）
c.Demo设计场景（结合AI Coder+Cursor快速创建产品原型）
d.业务战略场景（全网综合AI搜索引擎多Agent聚合）
e.技术提效场景（多Agent测试用例生成器等）
模块四：AI落地应用工作坊
目标4：输出内部业务可落地 Agent Demo
4.1 需求挖掘：自有行业痛点、其他行业智能化爆点
4.2 能力准备：创意、思想实验、用户视角、智能化专家+行业专家
4.3 计划书交付：背景+联接+创意+探索＋突破→结果展望
4.4 业务场景讨论与QA：行业洞察+AI最佳实践
i.列举企业或行业痛点或待解决的问题点；
ii.初步定位近似行业或企业AI价值点；
iii.引导讨论组团队构思解决办法；
4.5 落地路线规划与方法总结：尝试拆解刚刚构思的场景该如何落地
i.解读：业务与数字化战略、场景解读；
ii.关键要素分析：数据、算力、成本、用户体验；
iii.技术整体蓝图：
1.AI应用模式（提示词、RAG、微调 等差异）
2.能力获取模式（开源/闭源；公网/私有化）
3.成本收益、价值、风险点、实施建议
iv.落地路径：
1.落地项目时间规划、资源投入、风险验证
2.最小POC尝试并展示

课程费用

6800.00 /人

课程时长

2天

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