AI智能体落地实战：从国企案例到动手开发

以AI智能体为代表的新一代人工智能技术正从"工具"进化为"助手"，能够自主感知、规划、执行复杂任务。国企数字化转型进入深水区，管理层面临智能化指标压力，研发岗则承担着把指标变成现实的责任。然而，"看见"和"做到"之间存在巨大鸿沟：管理层缺少对智能体落地形态的直观认知，研发岗缺少对企业真实业务场景的深度理解。本课旨在以"上午看案例、下午动手做"的双轨结构，让学员既看得见价值，又拿得走方法。

1. 建立对AI智能体的核心认知，理解它能做什么、不能做什么

2. 通过国企多行业真实案例，直观感受智能体的应用价值

3. 掌握识别团队工作中智能体应用机会的方法论

4. 熟悉主流智能体开发平台的能力边界

5. 具备从0到1搭建一个简单智能体的动手能力

1. 带走一套识别团队智能体应用机会的方法论

2. 带走多个国企真实案例，可直接用于团队宣贯

3. 掌握主流智能体开发平台的能力边界

4. 现场完成一个可运行的智能体原型，可直接演示给团队

上午·案例与认知篇

一、智能体是什么

1. 智能体的定义与核心能力

1）让机器具备"感知—认知—决策—执行"的能力，本质是数据驱动的自动化任务执行

2）与传统AI工具的区别：传统AI你问我答一次交互，智能体是你给目标它自主规划执行多步协作

3）举例：传统AI帮你查电费，智能体帮你自动汇总所有站所电费数据、生成报表、发送到群里

2. 智能体的通用架构

1）智能体 = 大模型 + 记忆 + 规划 + 工具

2）四要素在真实场景中的角色分工

二、为什么国企现在必须关注智能体

1. 大模型能力已到达实用临界点，成本大幅下降

2. 政策推动：国资委要求央企加快数字化智能化转型

3. 竞争压力：同行已在试点，晚一步差距拉大

三、智能体的核心能力

1. 自动化执行：把重复标准化的工作交给智能体

2. 智能分析：从数据中挖掘洞察

3. 知识管理：盘活沉淀的制度与经验

4. 流程协同：打通跨系统工作流

一、电网行业案例

1. 案例1：深圳供电局数字员工实践

1）2024年6月启动"数字员工"计划，按照"一岗位一数字员工"方式推动人机协同

2）已构建覆盖18个业务域的362个标准化岗位谱系

3）效果：32名生产领域数字员工年累计调用量1.88亿次，隐患识别响应效率提升超40倍

2. 案例2：南方电网"大瓦特"AI体系

1）核心架构：大模型+AI平台+电力场景+智能体

2）覆盖场景：调控优化、电力巡检、电算协同、源网协同、电力人形机器人

3. 案例3：国网冀北电力柔直换流站AI智检管家

1）应用场景：张北柔直工程（全球首个柔性直流电网示范工程）

2）核心能力：设备、作业、环境状态的全景智能监测

3）效果：24小时无人值守运维，入选"2024年度卓越创新实践案例"

4. 案例4：国网天津城南公司合同签订数字员工

1）背景：代理购电合同签订工作原来需连续工作198天才能完成

2）效果：自动化录入时长仅为人工操作的60%

二、政务服务行业案例

1. 案例5：浙江省"浙里办"智能客服

1）2023年11月乌镇世界互联网大会发布

2）知识库覆盖48个省级部门、11个地市共28万条政策法规

3）效果：问题解决率从68%提升至94%，群众办事平均耗时从23分钟缩短至4.5分钟

2. 案例6：杭州余杭区AI公务员

1）2025年2月内测，浙江首个基于信创云底座建设的AI大模型

2）首批上线"AIPPT"：导入政府工作总结报告，30秒提炼大纲，1分钟生成精美PPT

3）效果：制作PPT从半天到一天缩短到几分钟

三、能源行业案例

1. 案例7：中国石化AI数字员工

1）2025年1月发布，广西南宁新阳加能站等全国40余座加能站同步试点上岗

2）核心能力：与客户对话交流、解答疑问、指导自助加油操作、推荐附近旅游景点

2. 案例8：中国石化"烽火"工业智能体

1）2026年4月发布，石油化工行业首个具有"行动"能力的数字专家

2）上线角色：烽火科学家、烽火工程师、烽火程序员、烽火助理

3）核心能力：分析生产数据、调用工业软件、产出科研和工程成果

四、银行业案例

1. 案例9：工商银行"工晓伴"数字员工

1）7×24小时在线提供综合性人力办公服务

2）能力：集成全行人力资讯统一检索、效率提升、问答助手、宣演工具等多维度服务

2. 案例10：工商银行RPA数字员工

1）策略："总行统一规划、总分联动拓展、深化RPA+AI应用"

2）效果：有效降低人因失误，提高办公效率，入选第四届"金信通"金融科技创新应用卓越案例

五、跨行业补充案例

1. 智能客服优化

2. 智能投资顾问

3. 智能办公助手

一、判断法则：什么样的工作适合交给智能体

1. 高重复：同一类工作每月出现多次

1）判断标准：这个工作上次做是多久以前？做的时候步骤一样吗？

2. 高数据：工作依赖多个系统或大量文档的数据输入

1）判断标准：做这项工作需要登录几个系统？需要参考哪些文档？

3. 高耗时：现在靠人力做需要较长时间，智能体可大幅提速

1）判断标准：这件事我花了多少时间？有没有可能自动化？

4. 有明确标准：工作有相对标准的流程或判断规则

1）判断标准：做这项工作有标准流程吗？判断对错有明确标准吗？

二、典型机会领域

1. 行政办公自动化：日报周报、通知发布、档案管理

2. 数据报表汇总：跨系统取数、自动生成报表、数据异常监测

3. 客户服务辅助：工单分类、政策咨询、常见问题自动回复

4. 运维巡检提效：报告自动生成、缺陷图像识别、巡检数据汇总

5. 知识管理盘活：制度问答、历史工单检索、经验传承

6. 项目管理提效：进度跟踪、风险预警、多项目数据汇总

三、案例拆解：南网"大瓦特"、浙里办等如何识别机会

1. 从痛点出发：识别高耗时、低价值、易出错的重复工作

2. 从数据出发：找到数据沉淀完整、流程可标准化的环节

3. 从用户出发：把员工高频咨询、办事流程数字化

四、识别机会的工具与清单

1. 团队任务盘点表

2. 智能体应用机会评估表

3. 价值与可行性二维筛选法

一、三种落地模式

1. 模式一：采购成熟产品（推荐优先）

1）适用场景：通用办公、数据汇总、客服应答类需求

2）优势：上线快、成本可控、供应商持续迭代

3）代表产品：飞书AI、钉钉AI、腾讯元器、百度文心等

2. 模式二：基于行业平台定制

1）适用场景：电网调度、设备运维、能源监控等专业场景

2）优势：与业务系统深度集成，数据不出内网

3. 模式三：自建或联合共建

1）适用场景：核心业务系统深度集成、数据安全要求极高

2）挑战：周期长、成本高、需要专业团队

3）建议：除非有强烈差异化需求，不建议优先选择

二、五大避坑指南

1. 坑一：上来就想做"大而全"的智能体

1）正确姿势：先从单点场景切入，做出效果再扩展

2. 坑二：忽视数据质量

1）正确姿势：先评估数据质量，数据差不治理直接上必败

3. 坑三：业务部门参与度低，IT部门单干

1）正确姿势：必须有业务骨干全程参与，确保需求理解准确

4. 坑四：忽视合规与安全要求

1）正确姿势：涉密数据不上公共AI平台，必须使用内网或合规认证产品

5. 坑五：期望值管理不当

1）正确认知：智能体是提效助手，不是替代人，当前阶段更适合辅助而非自主决策

三、30天行动计划

1. 第1周：选场景、定目标

2. 第2-3周：选工具、做试点

3. 第4周：评估、扩点

四、个人行动三步法

1. 本周：亲自体验1个智能体产品

2. 本月：在团队内找到1个智能体应用机会

3. 本季度：推动1个试点场景落地

下午·动手开发篇

一、主流智能体开发平台全景

1. 字节 Coze（扣子）：零代码或低代码开发，插件/工作流/知识库

2. 腾讯元宝：智能体开发与公众号生态打通

3. 阿里百炼：智能体应用 + 工作流应用

4. Dify：开源灵活的智能体开发框架

二、平台技术特性

1. 长短期记忆：长期记忆基于用户历史形成个性化回复

2. 插件（工具调用）：一个插件内可包含一个或多个工具（API）

3. 工作流：一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑

4. 知识库：解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题

三、现场演示：用 Coze 从 0 到 1 搭一个智能体

1. 第 一步：新建工作流

2. 第二步：增加节点，调用API

3. 第三步：增加节点，封装人机交互语言

4. 第四步：连接节点调整输入

5. 第五步：发布运行

一、完整开发流程

1. 创建智能体

2. 选择大模型

3. 配置提示词

4. 调测智能体

5. 发布智能体

二、实操任务：用 Coze 搭一个"团队智能问答助手"

1. 智能体+知识库实战

1）配置企业知识库（制度文件、常见问题）

2）让智能体基于知识库回答员工问题

2. 智能体+技能实战

1）接入信息检索技能获取行业资讯

2）接入图片生成技能创建海报

3. 智能体+工作流实战

1）输入主题 → 生成视频创作文案 → 生成1-5分钟视频

三、提示词工程在智能体开发中的应用

1. 任务理解：任务分解、任务定义、示例引入

2. 任务规划与执行：任务链设计、多轮任务执行、执行反馈调整

3. 匹配信息检索：限定信息源、多层次检索与动态检索

4. 用户交互设计：多模态、上下文

5. NL2SQL：自然语言转SQL，让智能体直接查数据库

四、成果展示与点评

1. 学员展示完成的智能体原型

2. 讲师点评与改进建议

3. 课后资源：开发文档、提示词模板、行业最 佳实践

总结和答疑

一、核心要点回顾

1. 智能体本质是数据驱动的自动化任务执行，能完成"感知—规划—执行—反馈"闭环

2. 电网、政务、能源、银行等行业已有大量真实落地案例，效果可量化

3. 识别机会的4个判断法则：高重复、高数据、高耗时、有标准

4. 落地模式：采购优先、行业平台定制次之、自建最后

5. 智能体开发已进入低代码时代，非研发岗也能动手做

二、Q&A 开放交流

1. 现场提问与答疑

2. 个人或团队智能体应用机会个性化诊断

3. 工具选型与落地路径一对一咨询

说明1：本课为通用类AI智能体落地实战课程，案例已做去客户化处理

说明2：讲师保留根据现场学员反馈微调内容顺序与详略的权利，确保最 佳学习效果