AI内训热门课题 1.希望借助AI拉升事务效率的各岗位职场人员(含零技艺基础者) 2.需精进队伍流程降低协同成本 可定制大纲

AI智能体与OpenClaw实操应用

在数字经济高速演进的当下,职场环境正经历深刻变革。随着事务复杂度拉升和资讯海量增长,职场人面临着诸多效率瓶颈:重复性资料处理耗时耗力,跨系统流程繁琐易出错,个性化诉求响应不及时,学识整合和运用效率低下…

授课时长
2天
授课方式
内训
建议人数
20–40 人
主讲
龚勋
课程编号
PX-T17717
AI智能体与OpenClaw实操应用
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课程背景

在数字经济高速演进的当下,职场环境正经历深刻变革。随着事务复杂度拉升和资讯海量增长,职场人面临着诸多效率瓶颈:重复性资料处理耗时耗力,跨系统流程繁琐易出错,个性化诉求响应不及时,学识整合和运用效率低下

…… 这些问题不仅消耗大量时间和精力,更限制了创造力和核心价值的发挥。

AI智能体技艺的突破性演进为职场效率拉升带来了全新机遇。作为能够还原人类决策和执行差事的智能实体,

AI

智能体区别于普通

AI大模型等等抓手,

可

按照开发者预设事务流专精化完成指定事务差事

,

借助自动化、个性化的交互方式,支援职场人高效处理重复性事务、整合碎片化资讯、精进业务链路。掌握

AI

智能体

运用的职场人平均可减少

60%的重复性事务时间,在资料处理、流程自动化、智能问答等等领域展现出显著优势。可是,当前超90%的职场人对AI

智能体

的认知仅停留在概念层面,执行层面,缺乏从

0到1构筑专属智能体的实战本领。

本课应运而生,旨在支援零基础职场人跨越

“认知AI

智能体”到“精通智能体构筑” 的鸿沟。借助

“情境化理论 + 模块化实操 + 抓手化落地”

的三维教学模型,系统破解三大核心问题:

AI

智能体

认知盲区、构筑本领缺失、效率转化困境。课程锁住职场高频情境,采用零代码可视化开发抓手,使参训者能够迅速掌握

AI

智能体的规划推演和搭建招数,真正达成用智能体拉升事务效率和事务质量。

课程收益

1.

掌握零代码

AI

智能体开发本领

:无需编程基础,轻松掌握智能体的诉求拆解、功能规划和可视化搭建全流程。

2. 多情境智能体运用实战

:覆盖客服、营销、资料、管控等等实战运用情境的智能体开发,达成从认知到落地的情境化本领迁移。

3. AI智能体平台开发训练

:熟练运用扣子等等零代码平台以及

DeepSeek等等AI抓手,拉升智能体开发效率和扩展本领。

4. 事务流规划和自动化施行

:学会规划并达成智能体事务流,具备自动化处理重复差事和复杂业务链路的本领。

5. 跨平台智能体部署和营运

:掌握将智能体发布至豆包、公众号、飞书等等多平台的办法,并具备持续精进和迭代的营运思路。

课程大纲

首讲:

AI智能体重构职场效率

一,解密

AI

智能体

1.

一句话读懂

AI

智能体

:像

“

虚拟机器人”一样事务

2. AI智能体

vs 传统软件:为何它更懂职场诉求?

3. 智能体的三大核心本领:对话交互、差事执行、自主研习

4.

AI智能体运作流程拆解:规划、记忆、抓手和行动

二、

AI

智能体

职场运用情境

拆解

1. 办公情境:邮件智能回复、日程自动规划、会议纪要生成

2. 资料情境:可视化报告生成、报表资料清洗、异常资料监测

3. 协同情境:买方咨询智能客服、跨部门流程审批助手、学识库检索机器人

4. 创意情境:专精文案生成和自动上传、方案灵感挖掘、素材智能整合

三,主流

AI智能体开发

抓手对比和选项

1.

智能体开发平台

:

扣子、

Dify,腾讯元器

2. 智能体平台成本和扩展性对比

3. 智能体平台选项要则

实操上手

:体验扣子平台,迅速搭建“简易智能体

助手

”

次讲:零代码构筑

AI智能体

一、诉求拆解:

AI智能体要达成的标的

1. 痛点定位:识别高频重复事务

2.

功能定义:明晰智能体

“能做什么”

3. 交互规划:设定输入输出形式

二、抓手实操:

智能体

搭建流程

拆解

1. 界面初识:人设和回复推演、编排系统、预览和调试

2.

AI智能体

模块搭建实战:

1)编排“人设和回复推演”

2)编排交互体验:开场白、快捷指令、输入方式等等

3)编排插件:延展智能体的本领边界

4)编排资料库:实时处理资料资讯存储

5)开发“事务流”:规划智能体行动方案

6)跨平台发布智能体(豆包、公众号、飞书等等多平台)

三、

事务流详解

:

赋予智能体精准事务的本领和流程

1.

大模型节点:让智能体会思索能决策

2. 插件节点:延展智能体的本领边界

3. 代码节点:定制化开发功能模块

4. 学识库节点:让智能体更懂你的业务

5. 图像生成节点:智能体生图的要害

6. 循环节点:循环多次执行指定差事

7. 选项器节点:开展条件判断

8. 文本处理节点:对文本内容开展拼接或者拆分

9. 意图识别节点:洞察用户意图

10. 画板节点:对文字和图画内容开展排布加工

11. 资料库节点:对资料资讯开展存储、查询等等操作

实操上手

:搭建

“

图文海报事务流”,自动生成指定排版架构的海报

三讲:营运情境

——客服AI智能体

一,客服智能体搭建思路

1. 传统客服痛点拆解

2. AI客服事务情境拆解

3. 客服事务环节思路拆解

4. 思路转换:智能体事务流规划

二、客服智能体实操办法

1.

客服

AI智能体事务流全局拆解

2. 核心实操办法

1)配置学识库检索节点

2)设置选项器:开展选项判断

3)关联大模型:分流处理不同买方问题

4)配置资料库:实时记录买方问题和智能体回复情况

5)创建智能体:完成客服智能体的总体编排规划和发布

3. 对比拆解:客服智能体 VS 传统在线客服

实操上手

:搭建

“

客服

AI智能体

”,发布到微信公众号

四讲:营销情境

——公众号AI智能体

一,公众号智能体搭建思路

1.

公众号营运痛点拆解

2. 公众号文章发布事务流思路

3. 思路转换:AI智能体事务流规划

二、公众号智能体实操

办法

1.

公众号

AI智能体事务流全局拆解

2. 核心实操办法

1)配置大模型:定向生成专精文案

2)选项转换器:达成HTML文案排版规划

3)设置图像生成节点:制作公众号封面图

4)设置插件:获取公众号访问令牌

5)配置自动上传节点:上传图文素材至公众号

6)创建智能体:AI智能体的编排规划和发布

实操上手

:搭建“

公众号

AI智能体

”,实操中,自动制作图文并上传至公众号

五讲:资料情境

——资料可视化拆解智能体

一、

资料可视化拆解

智能体搭建思路

1.

拆解资料可视化概念

2.

资料可视化运用情境拆解

3. 资料可视化拆解事务流思路

4. 思路转换:AI智能体事务流规划

二、

资料可视化拆解

智能体实操

办法

1.

资料可视化

AI智能体事务流全局拆解

2. 核心实操办法

1)配置文件读取节点:读取文件内容

2)设置时间获取抓手:防止AI幻觉,锁定拆解时间

3)配置大模型:开展资料可视化编程事务

4)设置转换节点:将HTML代码转换为网址链接

5)创建智能体:完成AI智能体的总体编排规划和发布

实操上手

:搭建“资料可视化拆解智能体”,制作图文并茂的可视化报告

第六讲:管控情境

——市场洞察智能体

一、市场洞察智能体搭建思路

1. 管人者市场洞察诉求

2. 管人者市场洞察运用情境

3. 市场洞察事务流思路

4. 思路转换:AI智能体事务流规划

二、

市场洞察

智能体实操

办法

1.

市场洞察

AI智能体事务流全局拆解

2. 核心实操办法

1)配置搜索抓手:资讯资讯类、学术文献类,热点新闻类

2)设置链接读取插件:读取网络资料资讯

3)配置大模型:对搜集的各类资料开展拆解规整

4)设置文档生成节点:将市场洞察内容输出为word文档

5)设置思路导图节点:将市场洞察概要输出为思路导图

6)创建智能体:完成AI智能体的总体编排规划和发布

实操上手

:搭建“市场洞察智能体”,

输出拆解报告

word文档和思路导图

第七讲:

Openclaw的部署运用

一、

Openclaw的基本认知

1. Openclaw起源和演进历程

2. Openclaw和传统AI的差异

3. Openclaw适用人群和情境

4. Openclaw核心组件

5. Openclaw的智能体循环(Agent Loop)

二,

Openclaw的部署运用

1. Openclaw的部署模式

2. Openclaw的部署实操

1)第一步:免费领服务器

2)第二步:云端部署

3)第三步:配置腾讯云运用管控

实操上手

:部署自己的

Openclaw

附:课程营运保障制度

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|龚勋老师

适合谁听

1.希望借助AI拉升事务效率的各岗位职场人员(含零技艺基础者) 2.需精进队伍流程、降低协同成本、强化AI运用价值的各级管人者 3.希望迅速掌握智能体运用的行政、客服、营运、销售。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。

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