课程简介

旨在深度解析AI Agent技术的最新进展与实战应用。课程将从OpenAI定义的L1-L5智能体演进范式切入，详细探讨Agent的认知架构、核心能力（自主性、规划、工具使用、记忆与反思），并重点剖析RAG与Agentic RAG如何赋能Agent进行复杂知识获取与推理。学员将系统学习Agent的构建、工作流设计、多Agent协作机制，并通过丰富的代码Agent、搜索Agent、多模态Agent等案例，掌握Agent在企业内落地的策略与挑战。课程也将结合最新的行业趋势、产品形态和资本动态，为学员提供AI Agent领域的全景视角。

目标收益

1.系统理解Agent技术全景： 掌握OpenAI定义的L1-L5智能体演进范式，深入理解Agent的认知架构与核心能力模型。
2.精通RAG与Agentic RAG： 掌握RAG技术原理，特别是Agentic RAG如何增强Agent的知识获取与推理，及其在复杂问答中的应用。
3.掌握Agent工作流与多Agent系统设计： 学习Agent的基础构建块、典型工作流模式，以及多Agent协作框架、通信协议与知识库构建。
4.洞察Agent应用与行业趋势： 了解代码Agent、搜索Agent、多模态Agent等典型应用，以及Agent在企业落地的最佳实践、挑战与行业最新动态。

培训对象

课程内容

第一天：Agent技术演进与核心能力解析
上午：L1-L5智能体演进范式与Agent认知基础
AI Agent智能体技术概述与行业背景
￮AI行业总览：技术、应用、资本视角下的AI发展趋势。
￮从LLM到Agent的必然：通用大模型能力的边界与Agent的出现。
￮OpenAI定义的AGI发展路径与L1-L5智能体：
▪L1: Chatbot (对话机器人)：基于GPT-3.5及后续模型，通过Chat UI实现基础对话能力。
▪L2: Reasoning (推理)：模型思考慢下来，通过强化学习、精确奖励机制实现更深层次的逻辑推理与问题解决。
▪L3: Agent (智能体)：模型具备自主规划、工具使用、与环境交互的能力，执行复杂任务。
▪L4: Innovation (创新)：模型具备自我探索、发现新知识、创造新解决方案的能力。
▪L5: Organizer (组织者)：模型能够协调和组织复杂系统，实现类人或超人智能。
￮Agent的智能边界：通用智能与专用型Agent的平衡。
Agent的认知架构与核心能力模型
￮自主性（Autonomy）： Agent决策与行动的独立性。
￮规划能力（Planning）： 任务分解、策略制定、行动序列生成。
￮工具使用（Tool Use）： 让Agent调用外部API、数据库、网络工具。
￮记忆机制（Memory）： 短期记忆（上下文管理）与长期记忆（知识库、经验回放）。
￮反思与学习（Reflection & Learning）： Agent如何从错误中学习，优化策略和知识。
￮Agent的基础构建块：增强型LLM的核心能力。
RAG (Retrieval Augmented Generation) 深度解析
￮大模型驱动的RAG技术架构剖析：检索器、生成器、重排器。
￮RAG技术的范式演进与核心步骤：从传统RAG到高级RAG。
￮GraphRAG的核心原理与前沿探索：知识图谱与RAG的融合。
￮优化RAG性能：Chunking策略、Embedding模型选择、向量数据库。
下午：Agentic RAG、高级工作流与主流框架
Agentic RAG：智能体的知识增强利器
￮什么是Agentic RAG？为何它超越传统RAG？
￮Agentic RAG的核心原理：Agent如何驱动多步骤检索、筛选、重组信息并生成答案。
￮Agentic RAG与工具使用：Agent如何根据问题选择合适的检索工具、RAG策略（如多跳RAG、迭代RAG）。
￮案例解析：Agentic RAG在复杂问答、报告生成、研究分析中的应用。
Agent典型工作流模式剖析
￮提示链（Prompt Chain）模式：结构化提示词的序列执行。
￮路由（Routing）模式：Agent根据条件动态选择执行路径。
￮并行化（Parallelization）模式：同时执行多个子任务。
￮Orchestrator-Workers模式：主控Agent协调多个工作Agent。
￮Evaluator-Optimizer模式：Agent的自我反思、评估与优化循环。
￮高阶智能的遐想：从工作流编排到自主Agent的跃迁，新型大模型下的Agent架构革新。
主流Agent框架介绍与实践基础
￮LangChain：Agent模块、工具集成、记忆管理、Chain的构建。
￮LlamaIndex：与RAG的深度结合，数据摄取与索引。
￮（可选）Dify/Coze：低代码/零代码平台构建Agent工作流的对比分析。
￮开发环境配置与核心组件介绍。
Agent安全框架与伦理考量
￮安全边界与风险评估：幻觉、偏见、隐私泄露。
￮行为约束与行动准则：Prompt Engineering与Guardrails。
￮可解释性与透明度保障：Agent决策过程的可追溯性。
￮敏感信息处理机制与合规性要求。

第二天：多Agent系统、典型应用与企业落地
上午：多Agent协作与多模态Agent
多Agent系统设计与协作机制
￮多Agent协作框架与通信协议：如何实现Agent间的有效信息交换与任务协调。
￮角色分配与专业化Agent设计：为不同任务设计具有特定能力的Agent。
￮冲突解决与共识达成机制：多Agent环境下的决策与协商。
￮Agent记忆与知识库构建原理：共享记忆、分布式记忆与知识沉淀。
￮MANUS、OWL/OpenManus框架理念与实践（结合播客内容）：
▪MANUS创始人Pieter Levels提出的“环境”概念：Agent与环境的深度交互。
▪MANUS等产品如何通过搭建更好的“环境”来提升Agent能力。
▪OWL/OpenManus框架的架构原理与技术特点（自主规划Agent开发、多Agent协作系统构建）。
多模态Agent的新发展与应用
￮多模态Agent：超越语言，实现视觉、听觉、3D等多种模态的感知与生成。
￮Coding Agent：
▪AI编程工具发展与技术原理：Copilot、Replit、Cloud Code（Anthropic一方产品）等对比。
▪AI代码生成的优势与局限性，企业级AI编程最佳实践。
▪Coding是否为大语言模型的子集？行业PMF（产品市场契合）的案例。
￮多模态Agent的局部战场：
▪图片Agent： 文生图、图片编辑、一致性生成（Nano Banana，小红书/电商应用）。
▪视频Agent： 文生视频、视频编辑、图生视频（字节、Pika、Kling、Google V1O3）。
▪语音Agent： 语音合成、语音识别、即时语音API（MiniMax、OpenAI Realtime API、ElevenLabs）。
▪3D Agent： AI 3D生成与游戏行业的应用（腾讯混元世界模型、Roblox）。
￮世界模型（World Model）： 从局部战场到大战场，孕育AGI的虚拟子宫。
▪Google DeepMind GT3、李飞飞World Lab、腾讯混元世界模型的最新进展。
Agent驱动的Deep Research与Computer Use
￮搜索Agent： GPT-O3的DeepResearch、Grok、Meta的深度搜索实践。
￮Flowith的画布层次搜索实践：推理型模型的边思边搜技术方案。
￮Agent如何使用浏览器/电脑：Computer Use能力的实现。
下午：Agent企业内实战案例与行业趋势
Agent企业内实战案例剖析
￮复杂问答 Agent： 以“Agentic RAG复杂问答框架”为例，结合业务场景（如企业知识库问答、客服）。
￮客户服务领域的Agent应用： 架构设计、工具集成、性能优化与监控。
￮软件开发领域的Agent应用： SWE-bench案例解析，自动化测试与人工审核的平衡。
￮自适应学习型Agent： 在线学习机制、经验积累与迁移、错误恢复与优化、持续演进策略。
Agent在复杂场景中的应用
￮工业物联网Agent系统：智能监控、故障诊断、预测性维护。
￮制造业Agent系统应用：生产流程优化、质量控制。
￮车载Agent系统应用：智能驾驶辅助、人机交互。
￮医疗辅助决策Agent：诊断辅助、治疗方案推荐。
￮AI社交陪伴Agent：情感陪伴、心理咨询（Tohru、林间疗愈室、EVE等探索）。
Agent企业实施的最佳实践与挑战
￮推理型产品的崛起： DeepSearch与MANUS等产品的启示。
￮AutoGPT类产品涌现与Coze/Dify类产品对照：自主Agent与编排平台的选择。
￮Agent的部署与运维：性能优化、成本控制、监控告警。
￮Agent的投资与盈利模式探讨
▪ARR的争议与实际衡量标准。
▪AI产品毛利低下的原因与“击鼓传花”现象。
▪模型成本下降与几何倍数消耗的悖论。
▪产品计价模式的调整与企业盈利策略。
AI Agent行业最新突破与展望
￮Agent协议（如MCP）与大模型工具调用标准化。
￮Agent基础设施热潮：记忆系统、上下文管理、浏览器/电脑使用等。
￮硅基与碳基在互联网上的发展趋势：Agent运行对现有互联网生态的影响。
￮“喜新厌旧”、“世界首个…”等行业营销乱象与“信商”的建立。
￮对未来的思考：AI训练AI，自我进化的可能性与挑战。