课程简介
在AI大模型快速发展的当下，企业研发流程面临着新的机遇与挑战。本课程旨在帮助研发人员深入理解如何利用AI大模型搭建Agent，解决研发流程中的痛点问题，提升研发效率。课程结合最新的理论知识与丰富的业内案例，通过沙盒演练等互动环节，让学员在实践中掌握相关技能。
目标收益
1. 掌握Agent搭建的核心技术：了解AI大模型在Agent搭建中的应用，掌握从需求分析到Agent实现的全过程。
2. 解决研发流程痛点：通过案例分析，学习如何利用Agent优化需求管理、代码生成、测试等环节，提升研发效率。
3. 提升团队协作能力：了解如何通过Agent实现跨部门协作，让非技术人员也能参与研发流程
4. 前沿技术趋势洞察：了解AI大模型与Agent结合的最新发展趋势，为企业的技术战略提供参考
5. 实战经验积累：通过沙盒演练环节，学员将亲手搭建Agent，积累实战经验
培训对象
课程大纲
| （一）AI大模型与Agent的基础知识 |
* AI大模型的原理与特点：介绍AI大模型的基本原理、架构以及其在自然语言处理、图像识别等领域的优势 * Agent的概念与架构：讲解Agent的定义、功能以及常见的架构模式，包括其在研发流程中的作用 * AI大模型与Agent的结合方式：探讨如何将AI大模型的能力融入Agent，实现智能化的任务处理 |
| （二）Agent在研发流程中的应用场景 |
* 需求管理与分析：利用AI大模型理解自然语言描述的需求，自动生成需求文档和任务分解 * 代码生成与优化：通过Agent实现从需求到代码的自动生成，减少手动编码工作量，并实时检测与修复代码错误 * 测试与质量保障：Agent可以自动生成测试用例，执行自动化测试，并分析测试结果 * 文档生成与管理：AI大模型能够根据代码和需求自动生成技术文档，提高文档的准确性和完整性 |
| （三）Agent搭建的实践方法 |
* xxx 案例：介绍xxxx如何利用AI大模型搭建知识库问答系统，实现企业内部知识的高效管理和智能问答 * Dify案例：分析Dify平台如何通过Agent框架和RAG管道，快速搭建生成式AI应用 * Xxx案例：探讨xx如何通过可视化界面和工作流编排，实现AI客服的快速创建和训练 |
| （五）沙盒演练环节 |
* Agent搭建实战：学员分组搭建自己的Agent，完成从需求分析到代码生成、测试的全过程 * 问题解决与优化：在实战中遇到的问题进行讨论和解决，分享优化经验 * 成果展示与评估：各小组展示搭建的Agent，进行效果评估和反馈 |
| 总结与展望 |
* 总结课程要点：回顾课程的核心内容，包括AI大模型与Agent的结合方式、应用场景以及搭建方法 * 未来发展趋势：探讨AI大模型与Agent结合的未来发展方向，如更智能的自动化开发、更强大的个性化推荐等 * 学员反馈与建议：收集学员对课程的反馈，为后续课程的改进提供参考 |
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（一）AI大模型与Agent的基础知识 * AI大模型的原理与特点：介绍AI大模型的基本原理、架构以及其在自然语言处理、图像识别等领域的优势 * Agent的概念与架构：讲解Agent的定义、功能以及常见的架构模式，包括其在研发流程中的作用 * AI大模型与Agent的结合方式：探讨如何将AI大模型的能力融入Agent，实现智能化的任务处理 |
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（二）Agent在研发流程中的应用场景 * 需求管理与分析：利用AI大模型理解自然语言描述的需求，自动生成需求文档和任务分解 * 代码生成与优化：通过Agent实现从需求到代码的自动生成，减少手动编码工作量，并实时检测与修复代码错误 * 测试与质量保障：Agent可以自动生成测试用例，执行自动化测试，并分析测试结果 * 文档生成与管理：AI大模型能够根据代码和需求自动生成技术文档，提高文档的准确性和完整性 |
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（三）Agent搭建的实践方法 * xxx 案例：介绍xxxx如何利用AI大模型搭建知识库问答系统，实现企业内部知识的高效管理和智能问答 * Dify案例：分析Dify平台如何通过Agent框架和RAG管道，快速搭建生成式AI应用 * Xxx案例：探讨xx如何通过可视化界面和工作流编排，实现AI客服的快速创建和训练 |
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（五）沙盒演练环节 * Agent搭建实战：学员分组搭建自己的Agent，完成从需求分析到代码生成、测试的全过程 * 问题解决与优化：在实战中遇到的问题进行讨论和解决，分享优化经验 * 成果展示与评估：各小组展示搭建的Agent，进行效果评估和反馈 |
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总结与展望 * 总结课程要点：回顾课程的核心内容，包括AI大模型与Agent的结合方式、应用场景以及搭建方法 * 未来发展趋势：探讨AI大模型与Agent结合的未来发展方向，如更智能的自动化开发、更强大的个性化推荐等 * 学员反馈与建议：收集学员对课程的反馈，为后续课程的改进提供参考 |
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