课程简介
本课程聚焦企业 AI 业务场景落地难题，以痛点挖掘→方案设计→Agent 实战→落地推广全流程为主线，帮助产品与业务骨干梳理业务值得被AI化的场景。课程不讲复杂代码与算法，专注实战落地过程中的关键节点，手把手带学员完成从业务痛点筛选、AI 能力匹配、价值量化，到零代码搭建业务专属 Agent 的完整闭环。学员可现场输出可直接带回企业深化的AI产品设计方案，同步掌握合规风控、内部推广与迭代方法，真正实现2 天掌握一套可复制的 AI 落地方法论，用最小成本跑出业务 AI 应用 MVP，为企业打造可落地、可量化、可推广的 AI 实战成果。
目标收益
1.掌握AI业务场景落地全流程，从痛点挖掘到MVP上线；
2.学会AI场景可行性与价值评估方法，精准筛选高价值、可落地的业务场景
3.掌握AI综合方案设计逻辑，明确提示词、上下文、RAG在方案中的核心作用与设计规则
4.独立完成零代码Agent配置，快速搭建可演示的Agent产品；
5.掌握AI落地效果评估与迭代方法，规避合规与数据安全风险；
了解2026年AI场景落地趋势，建立前瞻视野，提升职场核心竞争力；
培训对象
产品岗：掌握AI方案设计全流程，实现业务场景AI落地；
业务骨干：挖掘本职场景痛点，设计可落地AI方案，提升业务效率；
非算法技术岗：了解AI方案设计逻辑，实现业技高效协同；
中层管理者：掌握AI场景筛选与价值评估方法，推动团队AI落地
课程大纲
|
第一天 AI的能与不能，边界识别； AI化业务场景的挖掘与识别 |
模块1：开篇：行业发展趋势与AI的能力边界； 目标：建立AI落地认知，明确AI能力边界与行业红线，为痛点挖掘铺垫； 一、AI时代下各行业的发展机遇与困惑 1.2026 AI进入强制提效期，企业面临的核心问题 2.行业热点：OpenClaw（养龙虾），Agent给我们带来了什么启示； 3.案例解析： ·成功案例：各行业如何利用AI大幅压缩重复工作、提升业务运转效率； ·失败案例：为AI而AI、脱离业务价值，降本成增本； 4. 核心总结：AI时代下对我们的思考模式，技能有什么需要改变的； 二、AI的能力边界：AI擅长什么？我们如何在业务场景中使用这些能力； 1.AI的能力边界： ·理解与生成：读懂需求、生成方案/文案； 案例：业务人员也可以撰写PRD； ·分类与提取：海量信息归类、提炼核心要点； 案例：制造行业的工单分类； ·预测与建议：基于数据给出优化方向； 案例：电商团队围绕用户行为分析的销售趋势预测； ·感知与多模态：理解图片/语音/视频； 案例：财务团队的单据识别 2.AI的擅长与不擅长 ·AI擅长：归纳、提取、总结、生成、分类、多轮对话（文本类、辅助类工作） ·AI不擅长：核心决策、审批、控制物理设备、替代人工终审（需要100%确定性的工作） 3.我们需要关注的AI落地红线 ·不碰核心风控决策：涉及资金、法律责任的环节，AI仅可辅助分析； 案例：授信、放贷、准入、处罚等； ·不碰生产控制与运维：涉及物理执行类场景 案例：设备控制、工控调度、机房运维等； ·坚守合规底线： 数据脱敏、敏感信息不上公域大模型； 确保AI输出留痕，可追溯； AI幻觉：不编造业务规则； 4.AI方案落地的基础，核心三要素： ·提示词（行为规则）：向AI表达需求，传递逻辑； ·上下文工程（多轮记忆）：AI的核心记忆点； ·RAG（知识底座）：确保符合业务特点； 5.2026 AI落地趋势： ·Agent+RAG：协同成为主流， ·企业AI落地：从单点工具走向场景化方案； 课堂探讨：龙虾：OpenClaw是不是企业未来的趋势？ 互动/实战 小组讨论：结合自身岗位，列举1个“看似能AI化、实则越界”的场景； 实战产出：填写《AI能力边界对照表》，明确岗位中可AI化、不可AI化的场景； |
|
第一天 AI的能与不能，边界识别； AI化业务场景的挖掘与识别 |
模块2：业务痛点挖掘实战 目标：引导学员挖掘真实、高价值、可AI化的业务痛点；同时，避免天马行空，确保后续方案可落地； 一、痛点挖掘与实战： 1. 痛点挖掘4大原则 ·需求的真实性判断：避免生编硬造，为了AI而AI； ·场景高频发生：AI价值的核心体现； ·AI可解决：回归AI擅长的能力，不做能力边界外的事情； ·价值可量化：AI可落地推进的核心； 思考：如何避免与伪痛点与难落地痛点； 2.实战课题：学员在下方选择一个场景进行痛点的讨论与分析 ·场景1：工单/投诉/反馈智能分析； ·场景2：内部知识库RAG问答机器人； ·场景3：从需求到PRD，自动生成； ·场景4：业务合规检查； 案例引导：每个场景分享1个行业痛点案例，启发学员思路。 3.需求痛点挖掘流程：用户、场景、目标、任务： ·方向/目标聚焦：效率低、成本高、易出错、合规风险高； ·需求表达，避免一句话需求： 明确痛点场景、影响范围，受众； 现有解决方案为什么解决不了，有哪些弊端； AI作为解决方案介入的可能性； 互动/实战 小组分组：6-7人/组，每组选定1个限定场景，围绕场景挖掘2-3个核心痛点； 实战产出： ·需求清单：明确需求描述、影响范围、匹配AI的能力，初步AI解决方案设想； ·每组派代表简要分享小组成果； ·讲师点评筛选，指出哪些是伪痛点、哪些可能难落地，哪些价值不足； |
|
第一天 AI的能与不能，边界识别； AI化业务场景的挖掘与识别 |
模块3：AI场景的可行性与价值评估 目标：围绕小组讨论的场景与需求，过滤不合理场景，判断挖掘的痛点是否值得AI化、能否落地，提升方案专业度，贴合企业实际需求； 一、做适应AI的场景：业务场景的可行性与可能性； 1.AI的可行性评估： ·数据可行性：是否有可用数据（文本、文档、工单等），数据是否合规、可获取 ·技术可行性：公司的研发实力与能力边界，我们当下可以碰什么，不碰什么； ·合规可行性：行业红线与数据安全；AI输出边界可控，可追溯； ·成本可行性：企业现有条件（人员、设备、权限）是否可支撑方案落地； 2.AI的可能性评估方法： ·ROI估算方法，如何衡量提效、降本、减风险、提体验； 3.需求的向上表达：AI落地能解决什么具体问题、带来什么具体价值； 总结：AI场景落地四象限评估表，价值的高低与技术/资源难度高低； 评估工具： ·《AI场景可行性与价值评估表》与评分参考维度； ·正反案例解析：高价值可落地场景vs低价值难落地场景 小组实战： ·基于上一模块的《小组痛点清单》，填写《评估表》，对每个痛点进行打分、筛选，确定1个核心痛点作为后续方案设计的核心； ·产出：《小组AI场景评估报告》，明确核心痛点、评估得分、可行性结论、价值预估； ·讲师点评与指导优化； |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 |
模块4：综合AI解决方案设计（提示词/RAG/上下文设计） 目标：基于选定的核心业务场景，设计完整的AI综合解决方案，明确方案框架与核心要素； 一、AI综合解决方案核心框架： 1. 重新回顾场景痛点与目标 ·明确核心痛点、影响范围、现有痛点解决方案弊端 ·方案目标：可量化、可落地 2.核心AI功能设计框架： ·明确AI需实现的功能：工单聚类与痛点提取，知识库检索，合规校验等； ·业务流程设计：明确AI介入后的业务流程、用户角色、输入输出物； ·数据准备：AI方案的核心，我们是否有合格的数据体系； ·合规与安全设计：数据脱敏规则、AI输出边界、风险防控措施； ·提示词工程，上下文工程与RAG在AI方案中的体现； ·AI产品形态的选择：Agent，对话框等； 3.确定MVP范围： ·如何定义AI的MVP所涵盖的范围； ·控制资源最小投入：算力与硬件； ·公有平台介绍：如何利用如coze之类的Agent平台，实现AI MVP设计； 二、AI产品方案设计的核心要素： 1. 提示词设计：AI行为规则，明确角色定位、任务边界、输出格式、禁止行为； 2. 上下文设计： ·问题解析：AI为什么会失忆？ ·多轮交互逻辑下，AI记忆内容的逻辑原理解析； ·业务岗也需要理解：对话框交互中的清理机制； ·合规注意：AI记忆中的能与不能，哪些能记、哪些不能记； 2.RAG设计： ·什么是RAG？RAG在合规、防幻觉中的核心作用； ·RAG相关核心：知识库来源、知识边界、检索规则、输出规则； ·业技融合中的需求表达：如何向技术提外挂知识库的需求； 互动/实战： ·基于选定的核心痛点和评估报告，填写《AI综合解决方案模板》，完成方案框架设计，重点完善AI功能、提示词/RAG/上下文设计、合规设计； ·每组派代表分享方案核心内容； ·讲师点评优化； AI方案设计避坑点总结：不追求大而全，聚焦单一核心痛点；不忽视合规与数据安全；贴合企业现有业务流程，不强行改造。 |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 |
模块5：AI MVP设计 + 零代码Agent配置实战 目标：将综合解决方案转化为可演示的AI MVP，完成零代码Agent配置，实现方案可视化落地，确保学员能独立操作、产出成果。 一、Agent基础介绍 1.平台选择：采用Coze零代码Agent平台：零门槛、可视化、合规友好）； 2.基础操作介绍： ·平台注册与界面熟悉； ·核心功能介绍：新建Agent、角色设定、能力配置、测试发布 3.现场实操：零代码Agent配置步骤； ·步骤1：角色设定与提示词配置 ·步骤2：核心AI能力配置，如文本提取、聚类、问答、合规检查，平台可视化勾选； ·步骤3：RAG配置，导入简易知识库模板，设置检索规则； ·步骤4：上下文设置，配置记忆时长、记忆内容，避免AI失忆； ·步骤5：测试优化，输入测试数据，验证Agent输出效果，简单调整提示词、检索规则； 互动/实战： 工具包支持： ·发放《Agent零代码配置工具包》，包含提示词模板、知识库模板，学员可直接导入、修改，降低操作难度； 常见问题解决：Agent输出不准确、检索不到知识、上下文丢失等常见问题，现场演示解决方法，确保所有学员能完成配置。 |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 |
模块6：AI MVP上线验证与效果评估 目标：帮助学院建立效果评估体系，学会基于反馈优化方案，强化落地思维。 一、AI MVP的上线调试与优化： 1.AI 为什么需要聚焦小范围试用； ·验证功能可用性、准确性、合规性。 2.AI小范围验证流程： ·测试数据准备：导入小批量测试数据（如工单、制度文档、需求文本）。 ·功能验证：验证Agent是否能完成核心任务（如痛点提取、合规标注、知识问答）； ·合规验证：检查Agent输出是否合规、是否有幻觉、是否泄露敏感信息。 ·体验验证：检查操作流程是否简洁、输出格式是否贴合业务需求。 3.效果评估体系：回顾方案目标，建立可量化的评估指标； ·工具介绍：《AI MVP效果评估表》 4.AI方案的迭代与优化方法：调整提示词、完善知识库、优化上下文设置； 案例：AI MVP迭代优化案例，从测试→发现问题→优化→再测试” |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 |
模块7：小组方案设计与路演 + 讲师点评 目标：通过路演的形式，各小组展示每组的一页纸方案，老师点评； 小组提炼一页纸方案，包含： ·业务场景痛点分析 ·AI的可行性与可能性分析，数据量化指标； ·AI方案的设计框架：从技术模型选型，实现方案选型，到上下文,RAG等； ·AI上线关注点与调优思路设计； 路演规则： 每组派1-2名代表，10分钟/组； 完整演示“痛点→评估→方案→MVP→效果”全流程； 点评核心维度： ·落地性：方案是否贴合企业实际； ·合规性：是否触碰行业红线，数据安全、AI边界是否可控； ·价值性：是否能解决真实痛点，价值是否可量化； ·完整性：方案框架、AI功能是否完整，逻辑是否顺畅； |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 |
模块8：课程总结 + 落地路径 课程核心复盘：串联2天全流程，强调“AI边界→痛点挖掘→评估→方案→MVP→迭代”的完整落地SOP，强化学员记忆。 学员分享：每人用1句话分享本次课程的最大收获与后续落地计划； |
|
第一天 AI的能与不能，边界识别； AI化业务场景的挖掘与识别 模块1：开篇：行业发展趋势与AI的能力边界； 目标：建立AI落地认知，明确AI能力边界与行业红线，为痛点挖掘铺垫； 一、AI时代下各行业的发展机遇与困惑 1.2026 AI进入强制提效期，企业面临的核心问题 2.行业热点：OpenClaw（养龙虾），Agent给我们带来了什么启示； 3.案例解析： ·成功案例：各行业如何利用AI大幅压缩重复工作、提升业务运转效率； ·失败案例：为AI而AI、脱离业务价值，降本成增本； 4. 核心总结：AI时代下对我们的思考模式，技能有什么需要改变的； 二、AI的能力边界：AI擅长什么？我们如何在业务场景中使用这些能力； 1.AI的能力边界： ·理解与生成：读懂需求、生成方案/文案； 案例：业务人员也可以撰写PRD； ·分类与提取：海量信息归类、提炼核心要点； 案例：制造行业的工单分类； ·预测与建议：基于数据给出优化方向； 案例：电商团队围绕用户行为分析的销售趋势预测； ·感知与多模态：理解图片/语音/视频； 案例：财务团队的单据识别 2.AI的擅长与不擅长 ·AI擅长：归纳、提取、总结、生成、分类、多轮对话（文本类、辅助类工作） ·AI不擅长：核心决策、审批、控制物理设备、替代人工终审（需要100%确定性的工作） 3.我们需要关注的AI落地红线 ·不碰核心风控决策：涉及资金、法律责任的环节，AI仅可辅助分析； 案例：授信、放贷、准入、处罚等； ·不碰生产控制与运维：涉及物理执行类场景 案例：设备控制、工控调度、机房运维等； ·坚守合规底线： 数据脱敏、敏感信息不上公域大模型； 确保AI输出留痕，可追溯； AI幻觉：不编造业务规则； 4.AI方案落地的基础，核心三要素： ·提示词（行为规则）：向AI表达需求，传递逻辑； ·上下文工程（多轮记忆）：AI的核心记忆点； ·RAG（知识底座）：确保符合业务特点； 5.2026 AI落地趋势： ·Agent+RAG：协同成为主流， ·企业AI落地：从单点工具走向场景化方案； 课堂探讨：龙虾：OpenClaw是不是企业未来的趋势？ 互动/实战 小组讨论：结合自身岗位，列举1个“看似能AI化、实则越界”的场景； 实战产出：填写《AI能力边界对照表》，明确岗位中可AI化、不可AI化的场景； |
|
第一天 AI的能与不能，边界识别； AI化业务场景的挖掘与识别 模块2：业务痛点挖掘实战 目标：引导学员挖掘真实、高价值、可AI化的业务痛点；同时，避免天马行空，确保后续方案可落地； 一、痛点挖掘与实战： 1. 痛点挖掘4大原则 ·需求的真实性判断：避免生编硬造，为了AI而AI； ·场景高频发生：AI价值的核心体现； ·AI可解决：回归AI擅长的能力，不做能力边界外的事情； ·价值可量化：AI可落地推进的核心； 思考：如何避免与伪痛点与难落地痛点； 2.实战课题：学员在下方选择一个场景进行痛点的讨论与分析 ·场景1：工单/投诉/反馈智能分析； ·场景2：内部知识库RAG问答机器人； ·场景3：从需求到PRD，自动生成； ·场景4：业务合规检查； 案例引导：每个场景分享1个行业痛点案例，启发学员思路。 3.需求痛点挖掘流程：用户、场景、目标、任务： ·方向/目标聚焦：效率低、成本高、易出错、合规风险高； ·需求表达，避免一句话需求： 明确痛点场景、影响范围，受众； 现有解决方案为什么解决不了，有哪些弊端； AI作为解决方案介入的可能性； 互动/实战 小组分组：6-7人/组，每组选定1个限定场景，围绕场景挖掘2-3个核心痛点； 实战产出： ·需求清单：明确需求描述、影响范围、匹配AI的能力，初步AI解决方案设想； ·每组派代表简要分享小组成果； ·讲师点评筛选，指出哪些是伪痛点、哪些可能难落地，哪些价值不足； |
|
第一天 AI的能与不能，边界识别； AI化业务场景的挖掘与识别 模块3：AI场景的可行性与价值评估 目标：围绕小组讨论的场景与需求，过滤不合理场景，判断挖掘的痛点是否值得AI化、能否落地，提升方案专业度，贴合企业实际需求； 一、做适应AI的场景：业务场景的可行性与可能性； 1.AI的可行性评估： ·数据可行性：是否有可用数据（文本、文档、工单等），数据是否合规、可获取 ·技术可行性：公司的研发实力与能力边界，我们当下可以碰什么，不碰什么； ·合规可行性：行业红线与数据安全；AI输出边界可控，可追溯； ·成本可行性：企业现有条件（人员、设备、权限）是否可支撑方案落地； 2.AI的可能性评估方法： ·ROI估算方法，如何衡量提效、降本、减风险、提体验； 3.需求的向上表达：AI落地能解决什么具体问题、带来什么具体价值； 总结：AI场景落地四象限评估表，价值的高低与技术/资源难度高低； 评估工具： ·《AI场景可行性与价值评估表》与评分参考维度； ·正反案例解析：高价值可落地场景vs低价值难落地场景 小组实战： ·基于上一模块的《小组痛点清单》，填写《评估表》，对每个痛点进行打分、筛选，确定1个核心痛点作为后续方案设计的核心； ·产出：《小组AI场景评估报告》，明确核心痛点、评估得分、可行性结论、价值预估； ·讲师点评与指导优化； |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 模块4：综合AI解决方案设计（提示词/RAG/上下文设计） 目标：基于选定的核心业务场景，设计完整的AI综合解决方案，明确方案框架与核心要素； 一、AI综合解决方案核心框架： 1. 重新回顾场景痛点与目标 ·明确核心痛点、影响范围、现有痛点解决方案弊端 ·方案目标：可量化、可落地 2.核心AI功能设计框架： ·明确AI需实现的功能：工单聚类与痛点提取，知识库检索，合规校验等； ·业务流程设计：明确AI介入后的业务流程、用户角色、输入输出物； ·数据准备：AI方案的核心，我们是否有合格的数据体系； ·合规与安全设计：数据脱敏规则、AI输出边界、风险防控措施； ·提示词工程，上下文工程与RAG在AI方案中的体现； ·AI产品形态的选择：Agent，对话框等； 3.确定MVP范围： ·如何定义AI的MVP所涵盖的范围； ·控制资源最小投入：算力与硬件； ·公有平台介绍：如何利用如coze之类的Agent平台，实现AI MVP设计； 二、AI产品方案设计的核心要素： 1. 提示词设计：AI行为规则，明确角色定位、任务边界、输出格式、禁止行为； 2. 上下文设计： ·问题解析：AI为什么会失忆？ ·多轮交互逻辑下，AI记忆内容的逻辑原理解析； ·业务岗也需要理解：对话框交互中的清理机制； ·合规注意：AI记忆中的能与不能，哪些能记、哪些不能记； 2.RAG设计： ·什么是RAG？RAG在合规、防幻觉中的核心作用； ·RAG相关核心：知识库来源、知识边界、检索规则、输出规则； ·业技融合中的需求表达：如何向技术提外挂知识库的需求； 互动/实战： ·基于选定的核心痛点和评估报告，填写《AI综合解决方案模板》，完成方案框架设计，重点完善AI功能、提示词/RAG/上下文设计、合规设计； ·每组派代表分享方案核心内容； ·讲师点评优化； AI方案设计避坑点总结：不追求大而全，聚焦单一核心痛点；不忽视合规与数据安全；贴合企业现有业务流程，不强行改造。 |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 模块5：AI MVP设计 + 零代码Agent配置实战 目标：将综合解决方案转化为可演示的AI MVP，完成零代码Agent配置，实现方案可视化落地，确保学员能独立操作、产出成果。 一、Agent基础介绍 1.平台选择：采用Coze零代码Agent平台：零门槛、可视化、合规友好）； 2.基础操作介绍： ·平台注册与界面熟悉； ·核心功能介绍：新建Agent、角色设定、能力配置、测试发布 3.现场实操：零代码Agent配置步骤； ·步骤1：角色设定与提示词配置 ·步骤2：核心AI能力配置，如文本提取、聚类、问答、合规检查，平台可视化勾选； ·步骤3：RAG配置，导入简易知识库模板，设置检索规则； ·步骤4：上下文设置，配置记忆时长、记忆内容，避免AI失忆； ·步骤5：测试优化，输入测试数据，验证Agent输出效果，简单调整提示词、检索规则； 互动/实战： 工具包支持： ·发放《Agent零代码配置工具包》，包含提示词模板、知识库模板，学员可直接导入、修改，降低操作难度； 常见问题解决：Agent输出不准确、检索不到知识、上下文丢失等常见问题，现场演示解决方法，确保所有学员能完成配置。 |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 模块6：AI MVP上线验证与效果评估 目标：帮助学院建立效果评估体系，学会基于反馈优化方案，强化落地思维。 一、AI MVP的上线调试与优化： 1.AI 为什么需要聚焦小范围试用； ·验证功能可用性、准确性、合规性。 2.AI小范围验证流程： ·测试数据准备：导入小批量测试数据（如工单、制度文档、需求文本）。 ·功能验证：验证Agent是否能完成核心任务（如痛点提取、合规标注、知识问答）； ·合规验证：检查Agent输出是否合规、是否有幻觉、是否泄露敏感信息。 ·体验验证：检查操作流程是否简洁、输出格式是否贴合业务需求。 3.效果评估体系：回顾方案目标，建立可量化的评估指标； ·工具介绍：《AI MVP效果评估表》 4.AI方案的迭代与优化方法：调整提示词、完善知识库、优化上下文设置； 案例：AI MVP迭代优化案例，从测试→发现问题→优化→再测试” |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 模块7：小组方案设计与路演 + 讲师点评 目标：通过路演的形式，各小组展示每组的一页纸方案，老师点评； 小组提炼一页纸方案，包含： ·业务场景痛点分析 ·AI的可行性与可能性分析，数据量化指标； ·AI方案的设计框架：从技术模型选型，实现方案选型，到上下文,RAG等； ·AI上线关注点与调优思路设计； 路演规则： 每组派1-2名代表，10分钟/组； 完整演示“痛点→评估→方案→MVP→效果”全流程； 点评核心维度： ·落地性：方案是否贴合企业实际； ·合规性：是否触碰行业红线，数据安全、AI边界是否可控； ·价值性：是否能解决真实痛点，价值是否可量化； ·完整性：方案框架、AI功能是否完整，逻辑是否顺畅； |
|
第二天 AI的方案设计要素与上线后的优化迭代 模块8：课程总结 + 落地路径 课程核心复盘：串联2天全流程，强调“AI边界→痛点挖掘→评估→方案→MVP→迭代”的完整落地SOP，强化学员记忆。 学员分享：每人用1句话分享本次课程的最大收获与后续落地计划； |
近期公开课推荐
