课程简介
系统讲解从AI大模型发展趋势到AI Agent实战应用的全链路知识。课程深入剖析国内外AI技术演进图谱，手把手教你零代码搭建智能Agent，掌握Coze/Dify等主流平台操作技能。重点聚焦OpenClaw核心技术，通过"超级情报员""数字专家""效率引擎"三大实战模型，助你构建具备长期记忆与自主调度能力的职场"数字分身"，实现从"人机对话"到"任务托管"的效率革命。
目标收益
1、掌握前沿AI应用体系
全面掌握国内外AI大模型发展趋势与AI Agent演进图谱，深入了解Claude、GPT、DeepSeek等头部模型特性，构建完整的AI产品认知地图，零代码学会使用Coze/Dify等平台搭建实用AI Agent。
2、打造专属数字分身
学会运用OpenClaw核心逻辑，构建"大脑+记忆+手脚"的智能工作系统，通过三大实战模型实现市场情报自动化追踪、企业知识库智能管理、跨平台内容高效分发，释放80%重复性脑力劳动。
3、实战落地与避坑指南
获得企业级AI Agent部署完整方案，掌握本地化/私有化部署选型与成本控制策略，规避技术落地常见陷阱，学会多Agent协作进阶玩法，选定高频痛点场景完成真实业务节点编排。
培训对象
课程大纲
| 一、 认知更新：AI大模型发展趋势与AI头部产品应用地图 |
1．AI大模型最新发展趋势 （1）国外：关注Claude、Gemini、GPT、Grok系列等 （2）国内：minimax、GLM、deepseek、Qwen、豆包等 2．AI Agent的演进图谱 （1）从ChatGPT到Agent 3.0：对话式AI→流程固化Agent→通用Agent （2）Multi-agents的技术架构： ① 多智能体系统设计，调度中心自主逻辑+虚拟化环境支撑 ② 任务分解与执行链路，最优SOP生成+模块化协作 ③ 性能、成本与局限性 3．国外AI头部赛道产品-模型类应用地图 （1）问答类产品（Gemini、ChatGPT、Claude、perplexity、秘塔等） （2）创作/设计类产品（notebooklmI、lovart、星流、napkin等） （3）生图/视频类产品（nano banana、sora、seedance、kling、vidu等） （4）助手类产品（manus、genspark、minimax agent、天工agent等） |
| 二、零代码搭建AI Agent产品 |
1. 低代码智能体平台介绍 （1）内部：基于Dify的工作流搭建平台 （2）外部：Coze、元器、优搭等 （3）工作流数据流转、API集成与LLM指令配置 2. AI Agent产品设计思路 （1）工作流搭建及高效组合 （2）LLM及三方插件选型 3. 结合DeepSeek搭建AI Agent： （1）Coze/Dify进阶介绍，掌握DeepSeek+多工作流的设计玩法 （2）分角色应用拓展：AI+HR，AI+战略，AI+PM，AI+客服，AI+法务 ① AI+客户服务：智能客服百科+个性化沟通+SCRM营销运营 ② AI+HR提效：简历AI评估、员工管理AI答疑助手、员工AI培训 ③ AI+PR助手：全网舆情走势监控、自动收集与案例分析 ④ AI+研发：数据审查、代码AI辅助、日志智能分析 34 实践：基于Coze/Dify平台的实用AI Agent示例 （1）RAG+三方插件 （2）多模态+批量化 （3）数据库+知识库 |
| 三、认知进化：从“对话框”到“自动驾驶” |
1. 为什么是 OpenClaw？ 工具局限：为什么单纯依赖 ChatGPT/豆包 无法解决复杂的企业需求？ OpenClaw 核心逻辑：“大脑 (LLM) + 记忆 (知识库) + 手脚 (自动化节点)” 价值定义：释放重复性脑力劳动，实现从“你问它答”到“任务托管”的跨越 2. OpenClaw 的三个关键词 本地化/私有化：确保核心业务数据（如未公开文档、版权库）的安全 低代码：无需深厚工程背景即可编排逻辑 高响应：针对特定业务场景（如自动化监控、批量内容校对）的极速反馈 3. OpenClaw 的生态位 对比Coze/Dify：为什么开发者与深度用户更青睐OpenClaw的灵活性与私有化能力？ 核心价值：打造一个拥有“长期记忆”、“专业知识”且能“自主调度”的数字员工 |
| 四、场景赋能：全行业通用的 3 大实战模型 |
1. “超级情报员”：自动化市场/技术追踪 Agent 链路：定时抓取指定信源 → AI 自动研读提取核心指标 → 自动推送到钉钉/飞书 场景：竞品动态监控、行业技术论文跟踪、政策更新预警 2. “数字专家”：企业/个人知识资产库 Agent 链路：全量导入项目历史文档 → 建立多维索引 → 专家级语义问答 场景：标书自动编写助手、内部流程咨询、历史案例回溯 3. “效率引擎”：跨平台内容分发与格式转换 Agent 链路：接收原始素材 → AI 自动重构（长文转短视频脚本、报告转幻灯片大纲）→ 自动适配格式 场景：营销多渠道分发、公文自动排版、多语言合同比对 |
| 五、落地指南：避坑与进阶路径 |
1. 部署选型与成本控制 本地部署 vs 云端调用： 安全性与响应速度的平衡 重点介绍企业内部如何安全且合规部署 Token管理：在复杂 Workflow 中如何通过逻辑优化节省成本 2 案例实操 部署 “超级情报员”agent 企业/个人知识资产库 Agent 看现场时间能否演示多个案例 3. 进阶展望 多Agent协作（Multi-Agent）：让多个不同职责的 Agent 在 OpenClaw 下“开会”解决复杂难题 下一步行动：选定一个高频痛点场景，完成真实业务的第一个节点编排 |
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一、 认知更新：AI大模型发展趋势与AI头部产品应用地图 1．AI大模型最新发展趋势 （1）国外：关注Claude、Gemini、GPT、Grok系列等 （2）国内：minimax、GLM、deepseek、Qwen、豆包等 2．AI Agent的演进图谱 （1）从ChatGPT到Agent 3.0：对话式AI→流程固化Agent→通用Agent （2）Multi-agents的技术架构： ① 多智能体系统设计，调度中心自主逻辑+虚拟化环境支撑 ② 任务分解与执行链路，最优SOP生成+模块化协作 ③ 性能、成本与局限性 3．国外AI头部赛道产品-模型类应用地图 （1）问答类产品（Gemini、ChatGPT、Claude、perplexity、秘塔等） （2）创作/设计类产品（notebooklmI、lovart、星流、napkin等） （3）生图/视频类产品（nano banana、sora、seedance、kling、vidu等） （4）助手类产品（manus、genspark、minimax agent、天工agent等） |
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二、零代码搭建AI Agent产品 1. 低代码智能体平台介绍 （1）内部：基于Dify的工作流搭建平台 （2）外部：Coze、元器、优搭等 （3）工作流数据流转、API集成与LLM指令配置 2. AI Agent产品设计思路 （1）工作流搭建及高效组合 （2）LLM及三方插件选型 3. 结合DeepSeek搭建AI Agent： （1）Coze/Dify进阶介绍，掌握DeepSeek+多工作流的设计玩法 （2）分角色应用拓展：AI+HR，AI+战略，AI+PM，AI+客服，AI+法务 ① AI+客户服务：智能客服百科+个性化沟通+SCRM营销运营 ② AI+HR提效：简历AI评估、员工管理AI答疑助手、员工AI培训 ③ AI+PR助手：全网舆情走势监控、自动收集与案例分析 ④ AI+研发：数据审查、代码AI辅助、日志智能分析 34 实践：基于Coze/Dify平台的实用AI Agent示例 （1）RAG+三方插件 （2）多模态+批量化 （3）数据库+知识库 |
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三、认知进化：从“对话框”到“自动驾驶” 1. 为什么是 OpenClaw？ 工具局限：为什么单纯依赖 ChatGPT/豆包 无法解决复杂的企业需求？ OpenClaw 核心逻辑：“大脑 (LLM) + 记忆 (知识库) + 手脚 (自动化节点)” 价值定义：释放重复性脑力劳动，实现从“你问它答”到“任务托管”的跨越 2. OpenClaw 的三个关键词 本地化/私有化：确保核心业务数据（如未公开文档、版权库）的安全 低代码：无需深厚工程背景即可编排逻辑 高响应：针对特定业务场景（如自动化监控、批量内容校对）的极速反馈 3. OpenClaw 的生态位 对比Coze/Dify：为什么开发者与深度用户更青睐OpenClaw的灵活性与私有化能力？ 核心价值：打造一个拥有“长期记忆”、“专业知识”且能“自主调度”的数字员工 |
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四、场景赋能：全行业通用的 3 大实战模型 1. “超级情报员”：自动化市场/技术追踪 Agent 链路：定时抓取指定信源 → AI 自动研读提取核心指标 → 自动推送到钉钉/飞书 场景：竞品动态监控、行业技术论文跟踪、政策更新预警 2. “数字专家”：企业/个人知识资产库 Agent 链路：全量导入项目历史文档 → 建立多维索引 → 专家级语义问答 场景：标书自动编写助手、内部流程咨询、历史案例回溯 3. “效率引擎”：跨平台内容分发与格式转换 Agent 链路：接收原始素材 → AI 自动重构（长文转短视频脚本、报告转幻灯片大纲）→ 自动适配格式 场景：营销多渠道分发、公文自动排版、多语言合同比对 |
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五、落地指南：避坑与进阶路径 1. 部署选型与成本控制 本地部署 vs 云端调用： 安全性与响应速度的平衡 重点介绍企业内部如何安全且合规部署 Token管理：在复杂 Workflow 中如何通过逻辑优化节省成本 2 案例实操 部署 “超级情报员”agent 企业/个人知识资产库 Agent 看现场时间能否演示多个案例 3. 进阶展望 多Agent协作（Multi-Agent）：让多个不同职责的 Agent 在 OpenClaw 下“开会”解决复杂难题 下一步行动：选定一个高频痛点场景，完成真实业务的第一个节点编排 |
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