动手精通AI落地能力

够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。

一、AI技术的分层

1、通用VS专用

• 什么是AI：AI是用数学模拟人类智慧的技术

• 专用AI技术：用自己企业的数据，训练专属自己的AI算法

• 通用AI技术：使用别人做好的AI算法，做自己企业的业务

• 通用AI技术的代表：大语言模型（chatgpt，百度·文心一言等）

2、专用&通用技术对比

• 专用AI技术：数据、算力、专业知识门槛高，不容易落地

• 通用AI技术：各方面门槛低，比较容易落地

3、通用工具的落地形式

• 提示词工程：人直接用大语言模型工具

• 智能体：有思维链，不需要人实时驱动，真正能够解放生产力

案例：微软百度等顶 尖科技公司，如何让使用通用工具

二、通用AI技术能如何影响企业

1、提示词工程对企业和员工的影响

• 量变：让员工效率暴增

• 量变案例：3小时完成原本需要2个月周期的定制方案

• 质变：让员工掌握原本不增拥有的能力

• 质变案例：用人话完成3D建模设计，用人话完成数字仿真

• 质变案例：人人都能编程（用人话编程）

• 质变案例：办公自动化（大模型帮你完成所有需要用电脑完成的工作）

• 质变案例：数据分析（大模型帮你完成商业智能和人工智能建模分析）

• 结论：提示词工程能使员工效率暴增，但是对企业几乎没有效果

2、智能体

• 智能体：把大模型的使用过程固化下来

• 智能体供应链自动化案例

• 智能体合规性审查案例

• 结论：智能体会让办公室里的人越来越少

• 问题：是谁代替了这些人？（谁来主导智能体开发）

• 答案：率先选择拥抱新技术的员工，替代那些不愿意拥抱的

（有效的智能体只能有企业内部业务专家主导）

三、提示词工程如何提升办公效率

1、如何把DeepSeek等新一代大模型的作用发挥到最大

• 提示词工程是一切的基础

• 写好提示词，需要解锁三个“隐藏功能”

2、使用DeepSeek等新一代大模型提升工作效率

• 国内外AI工具的区别和优势

• 案例演示1：用AI新工具搜索信息和素材（DeepSeek VS Perplexity）

场景1.1-AI工具对比搜索引擎

场景1.2-AI搜索工具的一般用法和高质量用法

场景1.3-极限案例：10分钟了解竞争对手市场占有率

• 案例演示2：用大语言模型完成文案写作（Claude VS Chatgpt VS DeepSeek）

场景2.1-万用文案撰写套路（含国内外工具对比）

场景2.2-如何让你的文案有个性更易于传播

场景2.3-利用ChatGPT预判客户反馈及竞争对手动向

场景2.4-如何逼出AI工具的全部潜力

• 案例演示3：用大语言模型高效抽取会议信息（Claude VS Chatgpt VS DeepSeek）

场景3.1-通用会议总结套路

场景3.2-从大段文本中整理表格

场景3.3-从大规模文本中提取信息（政策文件、技术手册等）

• 案例演示4：真·人人都能写代码-办公自动化/数据分析（chatgpt vs 智谱清言VS DeepSeek）

场景4.1-专业程序员如何使用AI工具完成5倍以上的效率提升

场景4.2-不写一行代码，用“人话”完成办公自动化编程（表格整理，文件批处理）

场景4.3-用“人话”从表格中完成商业智能数据分析

场景4.4-外行也能完成机器学习算法开发，预测客户流失

• 案例演示5：如何生成PPT（微软Copilot VS 讯飞星火 VS WPS VS 智谱清言）

场景7.1-从零开始生成高质量PPT

场景7.2-从大段文本生成总结PPT

四、智能体如何提升企业整体效率

1、智能体开发框架

• 误区：IT牵头能做好智能体开发

• 智能体开发框架1-巧妙定义问题场景

• 智能体开发框架2-尝试大力出奇迹（判断是否真的需要开发智能体）

• 智能体开发框架3-回顾人类专家的思维逻辑

• 智能体开发框架4-根据人类思维逻辑，策划智能体工作流

• 智能体开发框架5-动手完成基础智能体构建

• 智能体开发框架6-少量真实用户试用，增量开发

• 真实案例：展示智能体开发的全过程

• 智能体开发工具如何选型

五、动手搭建智能体原型

1.1 基础环境搭建

• 创建空白应用

• Chatflow界面导航

• 节点连接基础操作

1.2 核心节点操作

• 开始节点变量解析（sys.query/sys.files）

• 直接回复节点配置

• LLM节点参数详解：

• 模型切换与上下文设置

• 系统提示词与用户提示词区别

• 记忆窗口配置

• 输出变量管理

1.3 智能体行为设计

• 杠精模式实现（单节点版本）

• 问题分类器应用：

• 分支条件配置（礼貌/不礼貌用语）

• 多LLM节点并行处理

• 知识库集成：

• 川渝方言知识库创建

• 台湾腔知识库创建

• 知识检索节点配置

2.1 文档处理基础

• 工作流创建与命名

• 文档提取器节点使用

• 输入/输出字段配置：

• 文本字段（报销人姓名）

• 文件字段（发票文件）

2.2 结构化数据处理

• LLM结构化输出配置

• 发票关键信息提取：

• 购买方名称验证（清华大学）

• 条件分支节点应用

• 合规/不合规处理流程

2.3 批量处理进阶

• 多文件输入字段改造

• 迭代节点配置：

• 内部流程编排

• 变量聚合器使用

• 模板转换节点应用

• 多发票测试用例验证

六、新一代人工智能技术会如何影响未来

1、AI会如何影响我们

• AI为我们带来的终局

• 绝大部分的工作会被替代

• 只有两类人会留下：做决策&有想法

案例：18年图灵奖得主案例，智能化终局解读，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选择对行业的影响

2、AI的3大套路和后AI时代展望

• 在无人化的时代，人应该做什么

• 应对办法：回归人“本身”的价值

• 没有工作的人会做什么：“爱”干嘛干嘛

• 企业应该如何应对即将到来的AI浪潮

案例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响的岗位， 领域未来展望：马太效应加强