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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：管理者
授课形式：内训
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
在人工智能快速发展的背景下，企业正在从“单点AI工具使用”走向“系统化AI能力建设”。从大模型（LLM）到AI智能体（Agent），再到多智能体协作，AI正在成为企业新的生产力基础设施。
然而，在实际落地过程中，企业普遍面临以下问题：
l 场景不清晰：不知道从哪里切入，容易“做玩具项目”
l 技术门槛高：提示词复杂、工作流难以设计
l 组织协同困难：懂业务的不懂AI，懂AI的不懂业务
l ROI不明确：难以评估投入产出，推进困难
本课程围绕“AI智能体”这一核心，通过“认知 → 方法 → 工程化 → 实战”的路径，帮助企业构建可落地、可复用的AI能力体系，实现从“AI试点”到“业务价值”的跨越。
课程收益| Program Benefits
1. 建立AI智能体认知体系：理解AI的底层能力和技术发展趋势。
2. 掌握智能体设计核心方法：掌握“定场景 → 拆计划 → 快验证 → 工程化 → 迭代”的落地方法。
3. 掌握企业级智能体构建能力:掌握智能体“三件套”的搭建能力。
4. 具备真实业务落地能力:能独立构建企业级“AI定制化”应用。
课程大纲| Course Outline
1. 大模型的快速发展
从只会口述的书生到行动落地的员工
2. 人工智能的演进阶段
a. Level 1：聊天机器人（具备对话语言能力）
b. Level 2：推理者（具备人类水平问题解决能力）
c. Level 3：智能体（能够采取行动的自主系统）
d. Level 4：创新者（能够辅助发明创造）
e. Level 5：组织者（能够完成整个组织工作）
3. AI在企业的能力与边界
a. 确定性自动化区：AI独立完成（数据录入、基础客服）
b. 决策区：AI分析，人类决策（合同审查、供应链决策）
c. 不确定性增强区：AI辅助，人类主导（营销文案、产品命名）
d. 人类主导区：AI不介入（并购谈判、危机公关）
1. AI应用三个层次
a. L1：副驾驶——我做主，AI辅助（写邮件、做PPT）
b. L2：工作流——我设定，AI自动（自动生成日报、自动回复邮件）
c. L3：智能体——我给目标，AI执行（市场活动策划）
2. 行业应用案例
a. 制造业：维修助手
b. 零售业：数字导购
c. 金融业：风控分析师
d. 电商业：场景设计师
e. 内容者：小红书内容生成器
3. 企业AI进化路径
个体赋能 → 场景嵌入 → 流程重构 → 资源整合 → 生态进化
4. 未来企业组织的形式
Human + AI 混合团队
1. 知识更新受限
2. 记忆能力不足
3. 提示词复杂度高
4. 迭代过程依赖人工、中间步骤无法介入
l 参考人类解决复杂问题的方法
l 能听懂指令、自己规划任务、动手解决问题
l 核心流程：输入理解 → 规划任务 → 执行动作 → 反馈调整 → 最终输出
l 智能体核心公式：智能体 = 大模型 + 规划 + 工具 + 记忆
l 重新理解AI问答：输入 → LLM理解 → Planning → Tools → Memory → 输出
l 弥合AI能力距离真实业务之间的GAP
l 把人的审美评判和做事体系，在固定场景里，利用AI基本功，并补齐数据
l 把你的经验，交给实习生，让他们像你自己一样干活
1. 可行性评估（减法）
2. 拆计划
3. 快验证
4. 工程化
5. 做迭代
1. 技术可行性
a. 认知型任务
b. 有方法
c. 能验证
2. 环境可行性
a. 数据可获取
b. 结果有容错
c. 组织不反对
3. ROI可行性
收益大
l 先在纸面上成功，再在现实中成功
l 哪里虚、验证哪里
l 按照模板评估5个场景的得分（ROI可行、技术可行、环境可行）
1. 平台界面认知
工作室、知识库、工具、插件
2. 智能体创建流程
选择分类 → 提示词 → 开场白 → 创建智能体 → 模型配置 → 测试 → 发布
1. 理解AI协助的本质
2. 和AI协助的方式
3. 第一步：了解AI的特点
a. 极度聪明
b. 极度内向
c. 极度理性
4. 第二步：布置任务给大模型
i. 公开区：清晰、明了指导性任务
ii. 隐藏区：主动公开要求、期望、背景
iii. 盲区：主动提问、假定角色、请教
iv. 探索区：多轮互动、交换意见
a. 提示词四要素（WHO、WHAT、WHY、WANT）
5. 第三步：审核确认
a. 迭代调试
b. 审美评判
c. 复盘总结
1. 插件的本质
a. 别人做出来的标准工具
b. 有明确的环境、任务目标、完成标准判断
2. 插件难点
a. 匹配输入/输出
b. 寻找插件
c. 自己开发插件（稳定性、成本、性能、功能）
3. 插件就是市场上已经有人做出了工具
1. 知识库的本质
结构化专业高质量、一小格一小格的章节内容
2. 知识库分类
a. 结构化数据（SQL、NoSQL）
b. 实时联网数据（API接口）
c. 非结构化数据（PDF、Word、图片）
d. 高维向量数据
3. 知识库处理流程
文件解析 → 切片 → 构建索引 → query检索 → 排序 → 输出答案
4. 知识库创建演示
Excel表格、Word文档、PDF文档
1. 工作流的价值
a. 拆分不同角色，多个AI比一个AI干得好
b. 设立高标准，直到满足要求
c. 只有过程才可以迭代优化
2. 工作流的本质
需要编程思维：变量名、变量类型、变量值、引用、封装、连线
3. 工作流节点
熟悉常见节点的用法
4. 其他重要节点
a. 多模态
b. 输入、输出
c. 数据库
d. 代码
l 如何优化AI原型在上限可靠、下限可控、成本经济之间找到动态平衡的系统方法
1. 上限稳定AI输出的正常平均结果，能够稳定支撑业务需求
2. 下限可控AI输出的异常、最坏结果，也在可接受范围内，不能出现灾难性错误
3. 成本经济在保证上限可靠、下限可控的前提下，最大限度地降低成本
1. 拆模块化（拆细执行SOP/动作，加评审/校对/提取/汇总）
2. 配上下文（配提示词、配知识库、配数据库、配插件）
3. A/B测试（测不同提示词、不同模型、不同知识/数据库、不同插件工具）
4. 调试技巧（看整体输出、看每一步输出、看过程日志、强制输出中间结果）
l 发现问题 → 迭代测试集 → 修复问题 → 部署/发布 → 采集运营数据 → 持续进步
1. 1号位工程
2. 明确员工安全边界
3. 鼓励创新
4. CEO负责组织：明确汇报团队、明确文档输出团队、明确智能体搭建团队
l 理解AI：生文、推理复杂问题、执行
l 理解智能体：LLM + Memory + Planning + Tools
l 设计智能体：从工具属性走向类人协作伙伴的关键节点
l 构建智能体：定场景、拆计划、快验证、工程化、做迭代
l 接入企业系统：以问题为驱动，逐步完善的过程
讲师背景| Introduction to lecturers
谢海林老师 AI企业级应用实战专家
前腾讯T12级技术专家（CDG技术委员会第一个运维领域12级专家）
前虾皮PE技术专家
腾讯学员优秀讲师、虾皮学院“十全十美”讲师
≫ 22年互联网技术开发与智能化运维实战经验
曾任：腾讯（世界500强，上市公司）丨金融科技研发部负责人
曾任：虾皮（东南亚最大的电商平台）丨首席工程师
曾任：长沙创智软件园丨软件开发工程师
≫ 擅长领域：AI+办公效能提升、AI+项目管理提效、AI+人力资源管理优化、AI+智能体工作流搭建、AI+企业流程自动化、企业级AI应用架构、AI+行业场景落地等
≫ 30+企业级智能化应用系统和平台搭建：擅长AIOps智能运维工具链、DevOps平台架构、云原生技术栈，深度融合AI算法、大数据处理、自动化运维等技术，为互联网、金融、电商等多行业定制化搭建30+企业级智能化系统和平台：
「01」主导腾讯微信支付、理财通、自选股等核心业务技术升级：通过智能运维系统构建，实现服务器资源弹性扩展50倍，推动企业级运维自动化率提升超50%，系统可用性达99.99%+。
「02」主导搭建虾皮5秒级粒度的智能数据监测平台，聚焦AI效率优化与大数据实时处理，实现交易流量、订单转化等核心指标的实时智能分析，通过AI风险预测模型，将电商大促系统稳定性风险降低90%。
实战经验：
谢海林老师深耕互联网大厂开发和运维22年，拥有10万+服务器大型互联网系统运维以及运维平台体系化建设的落地实战经验，聚焦AI与DevOps、智能运维（AIOps）、云原生架构的深度融合，擅长从技术研发到团队管理的全链条落地，为企业构建智能化、自动化、高可靠的技术运营体系，助力传统运维向“人机协同”模式转型，实现效率跃升与成本优化。
——任职【腾讯】期间——
【01】打造腾讯首个具备一键跨城容灾切换能力的金融级平台
——牵头建设“磐石高可用运维平台”，整合监控、日志、故障定位等12大核心平台，管理30000+服务器，日均处理百亿级数据，实现10分钟故障处理、无损灰度发布、常态化跨城容灾演习，系统可用性达99.99%。
【02】搭建腾讯金融新一代提升开发效率的开发者平台
——担任总架构师，统筹建设devops云原生一体化开发者平台，打通30+技术系统，推动1000+开发者团队向云原生转型，实现研发自助发布率>90%，版本交付周期从30天压缩至9天，组织效率提升40%。
【03】构建金融级统一配置管理中枢
——主导“腾讯金融统一配置中心”项目，解决业务路由与变量配置的复杂性难题，首次实现金融业务配置的集中化管控，设计“极致容灾+全网agent管控+灰度兼容”三大核心能力，消除本地配置依赖，大幅提升配置变更的安全和效率，成为腾讯金融业务系统最终依赖的平台和标准。
【04】打造腾讯首个TEG数平—秒级智能监控中枢
——主导“TEG数平秒级监控平台”建设，构建每日处理100亿+海量日志与监控数据的实时分析体系，提出“面积算法”“斜率杠杆”等创新型监控算法，保障主要业务系统、推荐系统、数据系统的稳定运行，实现业务系统稳定性的“秒级感知-分钟级响应”。
——任职【虾皮】期间——
【01】构建电商行业领先的智能化SRE运维体系
——主导业务SRE相关工具和系统建设，服务深圳100+SRE团队的资源管理、故障定位、大促保障等核心场景，提出“三颗树”“管理模型”及“握手点・最小资源模型”协作方法论，落地资源管理、需求交付、标准发布、故障定位处理四大核心系统，实现工单需求标准工具自动率>40%，故障定位准确性>90%，运维责任故障下降70%。
【02】建设支撑电商大促的AI数据可视化分析系统平台
——为双11、双12等大促场景定制AI数据可视化分析系统，借助Spark等工具对海量交易数据进行实时处理，搭建5秒粒度的实时数据统计，成为公司实时观测大屏。实现对交易流量、订单转化率等关键指标的实时监测，提前预警服务器负载风险，减少并降低了大促系统稳定性90%的风险，同时为大促期间的业务决策提供精准依据。
【03】搭建公司内部统一工单系统
——通过“工作台”和“工单SLA环节交互可视化”的方法，成功上线需求提交、工单分发、交付进度实时追踪以及反馈评价四大关键模块，同时对接后端工具自动化交付系统，实现工单需求提交的合规率超80%，工单平均处理时长缩短60%，部门间因沟通不畅导致的工单退回率降低50%，工单自动化率>40%，大幅提升工作协作效率和内部客户满意度。
授课风格：
❖实战导向：拥有丰富的实践经验，将理论知识与实际案例紧密结合，深度剖析AI技术与企业应用结合点、落地路径、挑战及解决方案，助力学员掌握从需求分析到执行的全流程技能。
❖通俗易懂：洞悉学员对AI技术的畏难心理，以生活化类比拆解复杂算法，解读背后商业逻辑。减少专业术语，通过生动演示、图表拆解技术概念，确保零基础学员也能轻松理解。
❖系统架构：课程遵循“理论奠基-场景应用-实战创新”逻辑，构建完整知识体系。从AI基础概念、发展历程讲起，逐步深入行业应用场景与解决方案，帮助学员建立具备竞争力的AI商业知识框架。
❖互动教学：秉持互动教学理念，采用“讲授+研讨+实战”等多元模式。鼓励学员分享经验，组织跨行业交流，实时关注学员反馈，提供个性化指导，让学员在轻松氛围中实现主动学习。
《职场效率革命：AI助力10倍综合办公效能提升》
《职场效率革命：AI助力10倍项目管理效能提升》
《职场效率革命：AI助力10倍人力资源效能提升》
《企业效率革命：AI工作流程自动化实战》
《企业效率革命：AI agent（智能体+AI应用产品）搭建实战》
《企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战》
《AI赋能高效数据处理与数据分析——从手工劳动到智能协同》
部分服务客户：公开课19期、广州中南民航空管技术装备工程有限公司、江苏苏美达集团有限公司、广州市岭头投资有限公司、中国广核集团有限公司、中国储备粮管理集团有限公司广东分公司、中国电信股份有限公司湘西分公司、中国航发燃气轮机有限公司、中山西部外环高速公路有限公司、广东省建筑工程监理有限公司、福建省烟草公司厦门市公司、安徽中烟工业有限责任公司合肥卷烟厂等
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