AI智能体概述

• AI智能体概述

• 智能体四要素

·           AI智能体工作原理

• 行业主流AI智能体工具

AI Agent与技能开发现状

• Agent的进化

• 开发痛点

• No Spec No Code

• Skill概述

• 从Vibe Coding→        SpecCoding→ Agentic Coding

AI智能体工作流搭建与RAG应用 ~1.5小时

Dify概述与主要功能

• Dify平台概述

• Dify的核心功能与优势

• Dify与其他平台对比

• 低代码/无代码开发模式

技术栈架构

• Ollama（模型层）

• Dify（编排层）

• SpecCoding（方法层）

• Skill Agent（技能层）

构建本地知识库

• 什么是知识库

• 向量数据库

• 使用Embedding模型将文本转换为数值向量

• 导入文本

RAG概述

• 什么是RAG

• RAG架构

• 检索模块

• 生成模块

• 融合模块

遵循规范的代码生成

• 【案例】构建编码规范知识库并调用RAG生成代码

上机实操

• 导入本地知识库

• 创建AI agent生成代码

Dify SkillAgent应用～1小时

Dify   Skill Agent应用

• Skill Agent部署

• 查询语句

• 上传文件

• 设置大模型

• 执行轮数

• 单轮窗口

• 记忆窗口

Skill技能管理

• 输入变量

• 设置

• Zip压缩包

上机实操

• 搭建Skill Agent工作流

利用SpecCoding进行Agent与技能的规格化设计与开发～6.5小时

Agent   Spec结构

• 元数据

• 名称

• 版本

• 描述

• 适用场景

• 依赖模型

• 能力边界

• 可执行任务

• 禁止操作

• 输入输出格式

• 工作流

• 任务拆解步骤

• 分支逻辑

• 异常处理流程

• 技能依赖

• 所需技能列表

• 调用顺序

• 参数传递规则

• 验收标准

• 功能测试用例

• 性能指标

• 错误率要求

从需求到 Spec 的拆解方法

• 需求分析

• 任务拆解

• 边界定义

上机实操

• 文档摘要提取Agent创建

• 编写完整 Agent Spec

技能Spec结构

• 基础信息

• 技能 ID

• 名称

• 功能描述

• 触发条件

• 输入规格

• 参数名称

• 类型

• 范围

• 必填项

• 输出规格

• 返回值类型

• 格式

• 实现逻辑

• 核心算法

• 依赖工具

• 数据处理步骤

• 约束条件

• 超时时间

• 资源限制

• 权限控制

Spec复用规范与编写技巧

• 复用规范

• 精准无歧义

• 适度细节

• 可验证性

上机实操

• 项目风险识别Agent创建

·           编写完整 Agent   Spec

·           技能进阶：条件判断与多输出配置

Python脚本开发

• 工作流代码执行节点设置

• 指定入口函数

• 输入参数

• 上下文

• 参数处理

• 异常处理

• 模型调用

• 工作流集成

上机实操

• 多模态舆情分析工作流Demo

• 任务拆解

• 实现多模态舆情分析

Agent结果优化方法 ~ 0.5小时

模型对齐与优化方法

• 监督微调SFT

• 训练参数调整

• 直接偏好优化（DPO）

• 模型蒸馏

• 基于规则的后处理

• 多模型专家决策

推理参数微调策略

• 温度微调

• top-k采样

• top-p采样

Agent RAG工作流搭建与优化实战 ~ 0.5小时

智能客服项目实战

• 基本内容问答

• 知识库增强检索RAG构建

• 【案例】智能客服应用搭建

Agent RAG效果评测、根因定位与优化 ~ 1小时

大模型RAG效果评测与可视化

• Ragas工具概述

• 评测指标

• 上下文精度

• 上下文相关性

• 忠实度

• 答案相关性

• Ragas部署与调用

• 评估问题生成

• 通过大模型自动生成评测问题

• 结果分析

• 【案例】使用Ragas进行RAG效果评测

RAG   badcase根因定位与优化

• 评测指标低的根因定位

• 评测指标结果优化

上机实践

• 基于以上知识点进行上机实操

课程总结与答疑 ~ 0.5小时