AI智能体二次开发与嵌入式AI编程实战

第一天：智能体选型、搭建和学识库基础

首讲：

AI

智能体私有化部署选型（

1.5

小时）

章节标的：明晰适配所内诉求的开源智能体选型准则，筛选可离线部署、支持二次开发的方案，对比现有轮廓痛点

1.

所内智能体现有痛点复盘

￮

嵌入式软件编译调试抓手集成难点拆解

￮

学识库核心短板（无自主更新、分层管控缺失、向量化不准）拆解

￮

文档生成本领不足的业务影响

2.

开源智能体选型核心准则

￮

核心指标：离线部署兼容性、二次开发灵活性，所内

Qwen/GLM/DeepSeek

模型适配性

￮

附加指标：插件化架构（支持嵌入式抓手集成）、学识库适配本领、文档处理拓展性

3.

主流开源智能体对比和选型

￮

重点拆解：

Dify

（插件化强、支持离线、适配多模型，从实践看，优先选型）

￮

补充对比：腾讯扣子、其他适配嵌入式情境的开源轮廓（贴合所内二次开发诉求）

￮

选型结论：确定

Dify

为核心二次开发平台，适配所内模型和嵌入式业务

4.

实战上手：梳理所内嵌入式抓手集成诉求，匹配

Dify

插件开发本领

次讲：

AI

智能体环境搭建（

2

小时）

章节标的：完成

Dify

智能体离线部署和环境配置，从实践看，适配所内现有

Qwen/GLM/DeepSeek

模型

1.

前置环境准备

￮

硬件环境适配（满足离线部署和嵌入式抓手联动诉求）

￮

软件倚重安装（适配所内操作系统，落地时，规避兼容性问题）

2.

Dify

离线部署步骤

￮

源码获取和编译（贴合二次开发诉求，在实际应用里，预留插件扩展接口）

￮

配置文件修改（适配所内网络环境，关闭外网倚重）

￮

服务启动和测试（验证离线可用性）

3.

所内模型适配配置

￮

Qwen/GLM/DeepSeek

模型和

Dify

对接流程

￮

模型调用权限和参数精进（适配嵌入式编程和学识库情境）

4.

实战上手：完成

Dify

离线部署和

Qwen/GLM

模型对接，测试基础调用功能

三讲：搭建第一个智能体（

2

小时）

章节标的：基于

Dify

搭建贴合所内业务的基础智能体，覆盖文档处理、规划管控核心情境

1.

Dify

核心功能认知

￮

事务流编辑器操作（适配所内业务链路定制）

￮

抓手调用模块、学识库关联模块实操

2.

所内情境化智能体搭建（基础版）

￮

诉求定义：锁住文档生成（

Markdown

转

PDF/Excel/PPT

）、简单规划管控

￮

步骤拆解：事务流规划

→

模型关联

→

基础抓手配置

→

测试验证

￮

要害配置：关闭外网倚重，确保离线可用

3.

智能体基础测试和精进

￮

文档生成功能测试（验证格式转换准确性）

￮

规划管控情境适配（贴合所内研发规划编制诉求）

￮

模型响应速度和准确性精进

4.

实战上手：搭建专属基础智能体，具体来看，完成一次

Markdown

转

PDF

实操

四讲：智能体自定义插件制作（

2.5

小时）

章节标的：掌握

Dify

插件开发流程，达成所内嵌入式软件编译调试抓手集成

1.

Dify

插件开发基础

￮

插件架构和开发规范（适配二次开发和离线部署）

￮

插件和智能体、模型的联动推演

2.

嵌入式抓手集成插件开发（核心）

￮

诉求拆解：嵌入式编译调试抓手调用接口，参数传递推演

￮

开发步骤：插件模板创建

→

接口适配

→

功能开发

→

调试精进

￮

要害要点：确保插件和离线环境兼容，支持

C/C++/CUDA/FPGA

抓手联动

3.

文档处理插件拓展（补充）

￮

精进多格式文档输入

/

输出插件，拉升兼容性

￮

对接学识库，达成文档内容迅速向量化导入

4.

实战上手：开发简易嵌入式编译调试抓手调用插件，完成和智能体的联动测试

五讲：公司学识库（

1.5

小时）

章节标的：明晰公司学识库核心诉求，掌握学识库和智能体的联动推演，破解所内学识库痛点

1.

所内学识库核心诉求拆解

￮

核心痛点：多格式文件向量化不准、资讯丢失、无分层分级、无自主更新

￮

业务诉求：适配嵌入式研发文档、技艺指引的存储和检索，支撑编程和办公情境

2.

公司学识库核心架构和要害技艺

￮

向量化技艺原理（精进多格式文件处理准确性）

￮

分层分级管将控度规划（按照业务模块、权限划分）

￮

自主更新推演（定时增量更新、文档变更触发更新）

3.

学识库和智能体联动推演

￮

Dify

和开源学识库的对接方式

￮

智能体调用学识库检索、生成内容的流程（支撑编程和文档情境）

4.

实战上手：梳理所内学识库分层分级规则，规划自主更新方案

第二天：学识库搭建、

AI

编程抓手和实战

第六讲：开源学识库的选项和搭建（

3

小时）

章节标的：完成开源学识库选型、搭建和精进，破解多格式文件向量化痛点，适配所内业务

1.

开源学识库选型拆解

￮

核心选型准则：离线部署、多格式文件适配、向量化准确性、支持分层分级和自主更新、适配所内模型

￮

重点拆解：

WeKnora

和

RAGFlow

对比

▪

RAGFlow

：多格式文件处理本领强、向量化精进好，优先选型

▪

WeKnora

：适配结构化资料，补充用于技艺指引等等结构化文档管控

￮

选型结论：采用

“RAGFlow

为主，

WeKnora

为辅

”

的搭建方案

2.

RAGFlow

离线搭建和配置

￮

源码部署和环境适配（贴合所内离线环境）

￮

向量化模型精进（适配

Qwen/GLM/DeepSeek

，运行层面，拉升

Word/PDF/Excel

处理准确性）

￮

分层分级管控配置（按照研发模块、文档类型划分学识库层级）

3.

学识库自主更新配置

￮

定时增量更新差事设置

￮

文档上传

/

变更触发更新制度配置

4.

WeKnora

搭建和补充适配

￮

结构化文档（技艺参数表、编程规范）导入和管控

￮

和

RAGFlow

、

Dify

智能体的联动配置

5.

实战上手：上传多格式研发文档，测试向量化准确性，配置分层管控和自主更新差事

第七讲：

AI

编程抓手引见（

1.5

小时）

章节标的：筛选适配所内嵌入式编程情境的

AI

抓手，掌握抓手核心功能和选型推演

1.

所内嵌入式编程情境拆解

￮

核心情境：

C

、

C++

、

CUDA

、

FPGA

代码开发，调试、精进

￮

编程痛点：代码复杂度高，调试耗时、规范落地难

2.

AI

编程抓手选型准则

￮

核心指标：嵌入式语言适配（

C/C++/CUDA/FPGA

），离线可用、支持二次开发，适配所内模型

￮

附加指标：代码调试、规范查验、性能精进本领

3.

指定抓手详解和实操

￮

Trae/CodeBuddy

：嵌入式代码生成，调试辅助，在实际应用里，适配离线部署

￮

Visual Studio Code

（

AI

插件）：结合所内常用编辑器，就一线经验说，配置

AI

编程插件，达成代码补全、调试提示

￮

抓手联动：

AI

编程抓手和学识库、智能体的对接（调用技艺指引、编程规范）

4.

实战上手：安装配置

VS Code AI

插件和

CodeBuddy

，换个角度看，落地时，熟稔核心操作界面

第八讲：

AI

编程和传统编程的差别（

1

小时）

章节标的：明晰两类编程模式的核心差异，掌握

AI

和嵌入式编程的协同推演

1.

核心差异对比

￮

开发推演：传统编程（人工编写全流程）

vs AI

编程（人机协同，

AI

补全

/

精进）

￮

效率和成本：

AI

编程降低重复编码事务量，从实践看，运行层面，锁住核心推演开发

￮

调试方式：传统调试（人工排查）

vs AI

辅助调试（定位潜在

bug

、给出精进方案）

￮

规范落地：

AI

编程可联动学识库，强制贴合所内编程规范

2.

AI

编程的优势和局限（嵌入式情境）

￮

优势：拉升嵌入式代码开发效率，减少低级

bug

，适配复杂语法（

CUDA/FPGA

）

￮

局限：需人工校验推演准确性、复杂情境需精准提示词带出

3.

所内嵌入式编程的

AI

协同模式

￮

分工推演：人工定义诉求、将控核心推演，

AI

完成重复编码、调试辅助

￮

流程精进：

AI

编程

→

智能体调用嵌入式抓手编译调试

→

学识库校验规范

4.

实战上手：对比传统编程和

AI

编程，完成一段简单

C

语言代码的编写和精进

第九讲：

AI

编程实例（

2.5

小时）

章节标的：借助嵌入式情境实战，熟练运用

AI

编程抓手，结合学识库和智能体完成开发调试

1.

实例一：

C/C++

嵌入式代码开发和调试（核心）

￮

诉求：编写简单嵌入式装置将控代码，实操中，在实际应用里，完成语法校验和调试

￮

实操：用

CodeBuddy

生成基础代码

→VS Code AI

插件精进

→

调用智能体联动嵌入式调试抓手

→

学识库校验编程规范

￮

复盘：精进提示词，拉升

AI

生成代码的适配性

2.

实例二：

CUDA

内核代码精进（进阶）

￮

诉求：针对现有

CUDA

代码，精进运行性能

￮

实操：

AI

抓手拆解代码瓶颈

→

生成精进方案

→

智能体调用编译抓手验证成效

→

学识库参考同类精进实例

3.

实例三：

FPGA

推演代码辅助编写（拓展）

￮

诉求：编写简单

FPGA

推演将控代码，贴合所内研发情境

￮

实操：结合学识库中的

FPGA

编程规范，用

AI

抓手生成代码并完成基础调试

4.

综合实战：整合智能体、学识库和

AI

编程抓手，完成一套完整的嵌入式代码开发流程

课程收束和答疑（

0.5

小时）

1.

核心学识点复盘（智能体二次开发、学识库精进、

AI

嵌入式编程）

2.

所内业务落地建议和注意事项

3.

参训者问题答疑和实操指导

（注：文档部分内容可能由

AI

生成

)

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博闻智咨询|谢海林老师