课程背景
宁德时代前沿电池技艺研究实验室汇聚了大量博士、博士后研究人员，换个角度看，研究覆盖新材料、电池技艺等等前沿领域。公司正加速AI建设，但IT队伍精力有限，难以对所有研究人员开展系统培训。本次课程专为这一高学历研究型队伍规划，迅速构筑AI Agent认知，锁住和研究事务的直接关联，释放AI对研发效率的赋能价值。
课程收益
【课程标的】
领会AI Agent的核心概念和演进趋势，构筑对智能体技艺的基本认知轮廓；
纵深领会AI Agent在材料研究、实验资料拆解、文献检索等等研发情境中的运用价值；
掌握提示词工程、RAG等等要害本领，能够动手构筑面向电池研究情境的智能体运用；
借助真实情境的实战上手，构筑对AI Agent的直观感知，学以致用。
【参训者收益】
领会AI Agent的事务原理，构筑对智能体的系统性认知轮廓；
掌握提示词工程、RAG等等核心技艺，拉升和AI抓手的协同效率；
获得真实情境的动手实践心得，具备独立构筑简单智能体运用的本领；
构筑AI Agent和自身研究事务的关联认知，明晰未来AI赋能研究的运用方向。
课程大纲
一、全球AI Agent市场和技艺趋势
1.AI Agent定义和核心本领
感知-决策-行动循环，智能体区别于传统AI运用的核心区别
2.全球AI Agent演进现况
OpenAI、Anthropic，Google DeepMind等等头部厂商的Agent货品矩阵
从ChatGPT到Agent：AI运用范式的根本转变
3.AI Agent的技艺演进路线
单Agent→多Agent协同→自主规划Agent的技艺演进路径
二、AI Agent和研发事务的关系
1.研究人员的AI焦虑：哪些事务会被替代，哪些不会？
2.Agent作为"超级研究助手"的价值定位
文献阅读和学识整理：5分钟读完100篇论文的Agent
实验资料拆解：自动处理实验组/对照组资料，生成可视化报告
代码编写和调试：研究情境的自动化脚本开发
3.Agent不会做什么：研究原创性和AI辅助的边界
三、智能体在电池/材料研究中的运用情境
1.材料基因研究：AI加速新材料发现
从海量文献中挖掘材料性能规律
AI辅助实验参数规划和精进
2.实验资料拆解：智能体驱动的研究自动化
电池循环寿命资料的自动归因和拆解
跨实验资料的关联性发现
3.学识管控：构筑你的"第二大脑"
实验记录和报告的智能归档和检索
领域学识图谱的自动构筑
一、智能体的基础理论
1.智能体的通用架构
大模型（LLM）= 大脑，记忆 = 学识库，规划 = 推理引擎，抓手 = 手和脚
2.长短记忆制度：让Agent"记住"你的研究偏好
短期记忆：当前会话上下文
长期记忆：向量资料库和学识检索
3.规划和推理：ReAct、CoT、ToT等等推理模式
二、智能体业界实践实例（锁住研发情境）
1.材料科学领域的AI Agent运用实例
微软MatterGen：生成式AI加速材料规划
Google GNoM：图神经网络预测晶体性质
2.生物医药领域的AI Agent实践
蛋白质结构预测和药物靶点发现
临床试验资料的智能拆解
3.智能体在头部电池/储能公司的探索
CATL、BYD等等公司的AI研发数智化实践（可公开实例）
一、提示词工程基础
1.提示词的核心要素：差事描述 + 定位设定 + 输出格式 + 约束条件
2.零样本和少样本提示：让LLM领会你的研究语境
3.思路链提示：带出AI渐次推理复杂研究问题
4.结构化输出：让AI生成可直接采用的研究报告格式
二，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 入门
1.RAG原理：让AI"阅读"你的专精学识库
2.向量化和向量资料库：文本到语义向量的转换
3.RAG在研发情境的运用：文献学识库检索、实验规范查询
4.实操演示：构筑一个"电池研究文献助手"RAG运用
三、动手实践：构筑你的电池研究Agent
1.选项一个研究情境（如：文献综述助手 / 实验资料摘要助手）
2.规划提示词模板：定义Agent的定位、学识范围、输出格式
3.配置抓手调用：赋予Agent检索文献、处理资料的本领
4.测试和调优：和Agent对话，精进回答质量
5.结晶展示：每组展示自己构筑的Agent以及成效
收束和答疑
一、课程核心学识点回顾
1.AI Agent的核心架构：大模型+记忆+规划+抓手
2.提示词工程：和AI高效交流的核心本领
3.RAG：让AI"研习"专精学识的要害技艺
4.Agent开发：动手构筑你的第 一个研究助手
二、延伸研习资源
推荐研习路径、抓手平台、优质社区和课程资源
三、Q&A 开放碰头
结合参训者实际研究情境，实地碰头AI Agent的可能运用方向
说明1：本课实操环节基于通用AI平台完成，所有实例和上手都不涉及宁德时代内部机密资讯。
说明2：三讲动手实践环节的时间分配可根据参训者实地反馈灵活调整。
说明3：课程内容可根据实际授课时长开展模块裁剪，确保核心内容的充分解说和交流。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|焦波老师
适合谁听
前沿电池技艺研究实验室研究人员（博士/博士后）。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。