课程背景
当前，AI技艺已从“玩具”演变为“抓手”并迈向“同事”。技艺研发队伍普遍面临三大困局：
“会用但用不精”
，即停留在基础问答，运行层面，无法用精准提示词驱动复杂差事；
“有想法但难落地”
，即渴望构筑自主智能体却苦于缺乏系统的架构办法和“养育”心法；
“有抓手但不会选”
，面对国内外繁多的模型和平台，难以做出贴合业务、兼顾效能和安全的理性决策。这导致公司AI运用停留在表层，无法纵深研发核心流程，形成真正的生产力代差。
本课专为已有初步AI采用心得的研发队伍规划，摒弃概念灌输，从实践看，采用
“心法-招式-实战-演化”
的架构师成长路径。课程从
提示词工程
这一“内力”练起，纵深智能体
架构规划
这一“招式”，再借助国内外平台
实战选型
锤炼判断力，最终在
多智能体协同
的复杂情境中完成本领升华。全程以研发真实情境（代码生成、评审、调试、文档）为沙盘，让参训者在“做中学”中，系统性掌握AI赋能研发的全套办法论和抓手箱。
完成本课，参训者和队伍将达成从“AI用户”到“AI架构师”的跃迁。不仅能
系统性拉升研发各环节人效
（代码产出，测试覆盖率、文档质量），更能
构筑公司专属的、持续进化的AI研发智能体
，形成组织的数字资产和核心壁垒。最终，促成队伍向“AI原生化”研发模式转型，在技艺竞争中获得领 先优势。
课程收益
1.
掌握中级提示词工程心法
，能够为代码生成、调试、重构等等复杂研发差事规划结构化、可迭代的提示打法，将大模型输出精准度拉升50%以上。
2.
贯通智能体“养育”全流程
，就一线经验说，能够独立完成从定义定位、规划事务流、抓手集成、到持续评核精进的智能体构筑，炼就专属的“AI研发同事”。
3.
构筑情境化对话推演规划本领
，能够针对代码评审、技艺方案研讨等等专精交互情境，规划出高效、健壮的多轮对话和冲突处理制度。
4.
构筑国内外AI平台和模型的理性选型轮廓
，基于性能、成本、安全、生态四维度，为不同研发情境匹配最 佳技艺栈，防止盲目跟风。
5.
实践高级AI研发运用模式
，初步掌握多智能体协同（Agentic Workflow）的规划思路，并能规划私有化、安全合规的AI研发中台落地路径。
课程大纲
课程导入：研发者的AI新江湖
• 破冰：从“GPT能写代码，但为何总写不对？”的经典困局切入，实操中，引出“内力不足”的核心问题。
• 全景图：展示从“提示词（内力）”到“智能体（分身）”，运行层面，再到“多智能体协同（军团）”的研发AI本领图谱。
• 分组和发布：发布贯穿3天的终 极差事——“为麦巨研发流程炼就一个MVP级智能体助手”。
学识模块（心法）：
• 学识点一：大模型的“思路方式”——Transformer架构、注意力制度和上下文领会对研发差事的影响。
• 学识点二：结构化提示工程：CRISPE轮廓（定位、差事、步骤、个性、示例）在代码生成，Bug定位中的实战变形。
• 学识点三：思路链和复杂差事分解：怎样让AI“一步步思索”，完成系统规划、重构方案等等高层级差事。
实例研讨（实战）：
• 实例名称：一次失败的代码重构和一次成功的对比。
• 实例来由：给出模糊诉求和清晰结构化诉求下，GPT生成代码的质量差异。
• 要害挑战：怎样将模糊的研发诉求，转化为AI可精确执行的“机器指令”。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：“编写一个健壮的微服务API接口”提示词规划大赛。
• 上手标的：各小组针对同一功能诉求，规划提示词，比拼生成代码的完整性、鲁棒性和可读性。
• 上手抓手：A1大白纸、结构化提示词规划模板、主流代码生成抓手。
• 展示点评：各组展示规划思路和生成结果，讲师点评“内力”深浅。
学识模块（心法）：
• 学识点一：智能体架构解剖：从ReAct，AutoGPT到OpenClaw，拆解智能体的思索（Planning）、行动（Action），反思（Reflection）循环。
• 学识点二：“养育”全生命周期：定义定位和标的→规划事务流和抓手→配置记忆和学识→设定评核和迭代制度。
• 学识点三：研发抓手链集成：让智能体调用IDE、Git、Jira、测试轮廓，打通研发最后一公里。
实例研讨（实战）：
• 实例名称：某大厂内部AI编程助手“AI代码助手”的演进之路。
• 实例来由：从单点代码补全，在实际应用里，到支持全流程的智能编程伙伴的架构升级。
• 要害挑战：怎样在保证代码安全和质量的前提下，渐次赋予智能体更多权限和本领。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：规划一个“智能代码评审员”智能体。
• 上手标的：各小组采用“智能体架构画布”，定义其职责、抓手（代码拆解、安全扫描）、学识库（代码规范）、交互流程。
• 上手抓手：智能体架构画布（海报）、抓手决策卡牌。
• 展示点评：各组陈述架构规划，讲师锁住于事务流合理性和边界设定。
学识模块（心法）：
• 学识点一：国内外生态全景和理性选型轮廓：从OpenAI GPT，Claude到国内文心、通义、智谱、Kimi，从性能、成本、资料合规、上下文长度、抓手生态四维度构筑选型矩阵。
• 学识点二：研发情境对话推演规划：差事型对话、问答型对话、混合倡议式对话在诉求澄清、方案碰头、错误排查中的不同规划模式。
• 学识点三：容错和升华制度：当AI“不领会”或者“答非所问”时，怎样规划优雅的降级和带出打法。
实例研讨（实战）：
• 实例名称：海外队伍用Claude开展系统规划 vs 国内队伍用Kimi开展技艺调研的对话推演对比。
• 实例来由：拆解不同模型特性怎样影响对话打法的规划。
• 要害挑战：在模型本领边界内，规划出最 高效的交互路径。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：为“技艺选型顾问”智能体规划多轮对话流程图。
• 上手标的：给定一个模糊的新技艺选型诉求，规划智能体怎样借助连续提问，渐次澄清约束条件（性能、成本、队伍本领），并给出建议。
• 上手抓手：对话流程图绘制抓手、情境决策卡。
• 展示点评：各组展示流程图，还原对话，评核其带出效率和问题覆盖率。
学识模块（心法）：
• 学识点一：多智能体协同（Agentic Workflow）：规划“货品经理”，“架构师”、“开发”、“测试”多个智能体协同完成一个诉求的生命周期，拆解智能体间的通信和仲裁制度。
• 学识点二：私有化和安全落地架构：当代码是核心资产时，碰头全链路本地化（开源模型）、私有化部署、资料安全加固的可行路径和施行难点。
• 学识点三：效能评核和演进规划：怎样量化AI对研发效能的拉升（如PRD生成时间、UT覆盖率），并规划智能体本领的迭代路线图。
实例研讨（实战）：
• 实例名称：某大厂研发大模型的内核安全制度和分级放权架构。
• 实例来由：在大型公司严苛的安全要求下，怎样平衡AI本领开放和代码资产保护。
• 要害挑战：构筑可信、可控、可审计的公司级AI研发环境。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：绘制“AI赋能麦巨研发流程”的90天落地路线图。
• 上手标的：各小组基于前几天的研习，规划从局部试点（如代码评审智能体）到渐次推广（多定位协同）的步骤、资源诉求和隐患预案。
• 上手抓手：项目施行路线图模板、隐患矩阵表。
• 展示点评：各组展示路线图，讲师和全体参训者共同质询和完善，形成共识。
七、课程收束和行动规划
• 学识图谱回顾：串联从提示词、智能体、选型到安全架构的完整学识链条。
• 终 极差事路演：各小组展示为期3天构思并初步规划的“MVP级智能体助手”方案，开展最终评选和点评。
• 行动规划：
◦ 个人：每位参训者提交一份《个人AI本领拉升30天规划》，锁住1-2个立即可用的本领点。
◦ 队伍：各小组产出《XX业务线AI赋能试点方案》，落地时，作为后续内部孵化的种子项目。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 麦巨公司技艺研发中心的技艺主力、开发工程师、技艺经理 • 对AI有初步采用心得、希望系统拉升AI在研发中深度运用本领的成员 • 未来可能负责队伍AI抓手链建设或者智能体货品化的核心人员。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。