《企业智能体构建-DIFY+COZE+Skills+RAG和Agent能体构建案例实操》
-周红伟 人工智能实战专家
课程背景
随着人工智能技术的飞速发展，行业智能体已成为企业数字化转型的核心驱动力。它们不仅能基于RAG技术精准理解和利用企业私有知识，更能通过Agent的自主推理能力处理复杂业务流程。然而，如何将DIFY、COZE等先进平台与RAG、Agent技术结合，构建真正解决实际问题的"数字员工"，仍是许多企业和开发者面临的关键挑战。本课程正是在这一背景下推出，旨在通过高密度的案例实操，带领学员快速掌握构建行业专属智能体的核心方法论与实战技能。
课程收益
参与本课程，您将获得两大核心价值：一是系统化技能提升 ，从零掌握DIFY与COZE双平台的智能体开发、RAG系统优化、多工具调度以及复杂工作流设计，构建覆盖知识问答、业务分析与流程办理的全栈能力。二是实战应用赋能，通过五大精选案例的沉浸式实操，您将亲手打造可立即投入使用的数字员工原型，获得解决企业真实问题的宝贵经验，为团队引入AI效率革命奠定坚实基础。
培训时长
2 天
课程大纲
第一天
第一部分 AI原生数字员工智能体构建案例实操
1.1 行业智能体概述与平台介绍
1.1.1 智能体（Agent）的核心概念与价值
1.1.2 DIFY与COZE平台特性对比与选型建议
1.1.3 主流大模型API接入与配置管理
1.1.4 构建您的第一个对话式AI助手
1.2 DIFY平台基础与智能体搭建
1.2.1 DIFY工作空间与项目创建流程
1.2.2 提示词（Prompt）工程与角色设定技巧
1.2.3 对话开场白与建议问句的优化配置
1.2.4 知识库的创建与基础文档上传
1.3 COZE平台基础与技能开发
1.3.1 COZE工作台与Bot创建入门
1.3.2 人设与回复风格的精细化配置
1.3.3 插件（Plugins）市场与工具调用初探
1.3.4 知识库管理功能详解
1.4 数字员工能力集成与发布
1.4.1 在DIFY中配置工具函数（Function Calling）
1.4.2 在COZE中配置工作流与多步骤推理
1.4.3 智能体测试与迭代优化方法论
1.4.4 发布到微信公众号、飞书等常见渠道
1.5 案例实操：构建HR入职引导数字员工
1.5.1 案例场景分析与需求定义
1.5.2 在DIFY/COZE中配置HR相关知识库
1.5.3 设计并实现入职流程问答与引导
1.5.4 成果演示与关键问题排查
第二部分 AI原生数字员工-RAG智能体构建案例实操
2.1 RAG技术原理深度解析
2.1.1 RAG（检索增强生成）的工作机制与优势
2.1.2 文本切分（Text Splitting）策略与参数调优
2.1.3 向量化（Embedding）模型选择与向量数据库
2.1.4 检索器（Retriever）与重排序（Re-ranker）技术
2.2 DIFY平台RAG功能实战
2.2.1 DIFY知识库的高级配置（分段、QA对）
2.2.2 命中测试与检索相似度阈值调整
2.2.3 关联引用与"据我所知"回复格式设置
2.2.4 处理无法回答（Out-of-domain）问题的策略
2.3 COZE平台RAG功能实战
2.3.1 COZE知识库的批量处理与更新策略
2.3.2 优化知识库检索效果的实际技巧
2.3.3 将知识库与插件、工作流结合应用
2.3.4 知识库效果评估与迭代闭环
2.4 RAG智能体性能优化
2.4.1 解决"幻觉"问题的RAG最佳实践
2.4.2 通过提示词工程提升回答准确率
2.4.3 多路召回与融合排序策略简介
2.4.4 RAG AS（检索增强生成即服务）架构浅析
2.5 案例实操：构建高精度技术文档问答智能体
2.5.1 准备技术手册、API文档等非结构化资料
2.5.2 在DIFY/COZE中部署并优化RAG流程
2.5.3 针对复杂技术问题进行精准问答测试
2.5.4 评估回答质量并制定优化方案
第二天
第三部分 通用智能体构建案例实操
3.1 Agentic AI与智能体范式演进
3.1.1 从单步问答到多步规划的Agent思维
3.1.2 ReAct、CoT等核心推理框架解析
3.1.3 智能体生态系统：AutoGPT、LangChain
3.1.4 智能体在复杂决策任务中的应用场景
3.2 DIFY中的Agent能力构建
3.2.1 使用DIFY Agent架构设计复杂任务
3.2.2 工具集（Tools）的扩展与自定义开发
3.2.3 配置AI的推理过程与策略（Planning）
3.2.4 构建具备记忆与反思能力的智能体
3.3 COZE中的Agent能力构建
3.3.1 COZE工作流（Workflow）可视化设计
3.3.2 条件判断、循环与变量赋值逻辑配置
3.3.3 集成代码节点实现复杂业务逻辑
3.3.4 插件与工作流的协同调用实战
3.4 多智能体（Multi-Agent）系统初探
3.4.1 多智能体协作与竞争模式介绍
3.4.2 设计一个简单的多智能体讨论架构
3.4.3 智能体之间的通信与状态管理
3.4.4 多智能体在辩论、评审场景下的应用
3.5 案例实操：构建自主调研分析智能体
3.5.1 定义任务："分析某行业最新趋势"
3.5.2 设计工作流：网页搜索 -> 信息摘要 -> 报告生成
3.5.3 在COZE/DIFY中配置并串联相应工具
3.5.4 执行全流程并输出结构化分析报告
第四部分 通用业务分析数字员工构建案例实操
4.1 数据分析智能体技术栈
4.1.1 数据分析智能体的核心能力要求
4.1.2 自然语言到SQL（Text-to-SQL）转换技术
4.1.3 数据可视化与图表生成技术
4.1.4 与BI工具（如Tableau、Metabase）的集成
4.2 构建数据查询与解释智能体
4.2.1 配置数据库连接与安全策略
4.2.2 使用LLM理解业务问题并生成SQL
4.2.3 SQL执行结果的自动解读与摘要
4.2.4 处理模糊查询与错误SQL的修复策略
4.3 构建数据报告生成智能体
4.3.1 定义标准业务分析指标与报告模板
4.3.2 自动化数据提取、计算与整合流程
4.3.3 调用图表生成插件或服务
4.3.4 自动生成PPT、Word或Markdown格式报告
4.4 智能体与外部API集成
4.4.1 调用公开数据API（如股票、天气）
4.4.2 封装内部业务系统API供智能体调用
4.4.3 处理API认证（Token、OAuth）问题
4.4.4 构建API请求与解析响应的完整链路
4.5 案例实操：构建销售仪表盘问答智能体
4.5.1 场景：连接公司销售数据库
4.5.2 实现功能："查询本月各区销售额"、"对比去年同期增长"
4.5.3 配置Text-to-SQL与数据解释逻辑
4.5.4 将分析结果通过企业微信自动推送
第五部分 业务办理数字员工构建案例实操
5.1 业务流程自动化智能体
5.1.1 识别可被智能体自动化的业务流程
5.1.2 RPA（机器人流程自动化）与AI智能体结合
5.1.3 处理结构化表单与非结构化沟通
5.1.4 业务办理中的状态跟踪与异常处理
5.2 构建工单处理智能体
5.2.1 工单自动分类与优先级判定逻辑
5.2.2 根据知识库自动回复常见工单
5.2.3 复杂工单的自动分发与路径推荐
5.2.4 工单处理进度主动通知与满意度回收
5.3 构建IT运维智能体
5.3.1 接入监控告警系统（如Prometheus）
5.3.2 自动分析告警信息并执行初步诊断
5.3.3 根据SOP（标准作业程序）尝试自愈
5.3.4 无法自愈时自动创建故障工单并指派
5.4 构建客户服务与营销智能体
5.4.1 客户意图识别与多轮对话设计
5.4.2 产品推荐与优惠券发放逻辑
5.4.3 订单查询、物流跟踪与售后支持
5.4.4 潜在客户识别与自动转接人工策略
5.5 综合案例实操：设计端到端业务办理数字员工
5.5.1 选择场景：如"员工差旅报销审批"
5.5.2 流程拆解：申请提交 -> 票据识别 -> 规则校验 -> 审批 -> 打款
5.5.3 在DIFY/COZE中实现核心审批与交互节点
5.5.4 全流程串联演示与课程总结