Program Positioning
使用企业脱敏资料完成一次AI项目实践
课程从业务问题定义开始，学员整理岗位经验、业务规则、文档模板、数据表格和工作流程，并据此搭建AI智能体原型。
6节线上课程打底，建立统一的 AI 工程语言。
2.5天线下实操共创，围绕真实业务资料完成项目开发。
1个可运行、可演示、可复盘的真实业务智能体原型。
Learning Path
课程路径
01AI 大模型基础认知：理解能力边界、企业数据安全和私有 Agent 价值。
02AI 工程化术语：掌握 LLM、Token、Context、Prompt、Tool、Agent、RAG。
03提示词工程：学习结构化指令、角色设定、输出模板和迭代优化。
04制造业场景挖掘：识别岗位中的高频、重复、低价值任务。
05基础智能体构建：完成 Agent、插件调用、知识库接入和基础工作流。
06高级智能体开发：完成 RAG、复杂流程拆解和多步骤任务编排。
07线下项目实战：使用企业脱敏资料搭建可运行智能体原型。
08成果路演与试点计划：形成专家问答和 30 天落地行动计划。
Delivery
交付成果
机会清单
梳理岗位中的重复任务、低效流程和高频文档工作。
方案画布
明确目标用户、业务痛点、输入输出、知识库和评价标准。
智能体原型
完成智能体、知识库、插件或工作流搭建。
行动计划
明确课后试用对象、优化任务、反馈机制和推进节奏。
Application Scenarios
典型应用方向
生产 / 计划
排产建议、齐套核算、产能负荷预警、生产日报生成。
质量 / 检验
抽检记录、质检报告生成、质量问题分析、标准问答。
知识管理
企业知识库、设备维修问答、新员工制度查询。
商务 / 投标
应收账款催收、合同回款提醒、投标文件解析。
工程 / 研发
图纸版本识别、BOM 匹配、报价单比对、研发周报。
经营汇报
会议纪要、周报生成、销售拜访分析、管理报告草稿。