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AI Agent培訓(xun)

【課程背景】
AI Agent技術正在滲透到企業中的各個領域，借由目前成熟的大模型和Agent部署和基于企業本地數據的 rag技術，可以賦能企業各個崗位，誕生數字員工應用，提升人員的辦公效率。
本課程(cheng)分享(xiang)AI大模型技術如何與企業本地(di)數(shu)據進行對(dui)接，通過(guo)AI agent技術實現數(shu)字員工(gong)，尤其是在MSS 領域。

【課程收獲】
1.了解AI agent技術的核心指導思想 2.了解其中的關鍵基礎
3.掌握配置
4.學會使(shi)用(yong)和(he)調優(you)

【課程對象】
MSS領域成員

【課程大綱】
part1 AI agent 的指導思想和技術原理
1.1 定義與概念
1.1.1 什么是AI Agent
1.1.2 AI Agent與RPA的區別
1.1.3 AI Agent的發展歷程
1.2 指導思想
1.2.1 智能決策與自主學習
1.2.2 人機協作與交互體驗 
1.2.3 數據驅動與知識發現
1.3 AI Agent的原理
1.3.1 AI agent
國內外 agent 工具介紹
文心智能體、智譜清言智能體、coze 
本地化部署：ollama和LM studio
1.3.2 工作流RPA+LLM+RAG本地化知識庫搭建 。
工作流
節點與參數
LLM調用
RAG
1.3.3 部署
API部署
鏈接
云化移動端部署：公眾號、企微、小程序、釘釘等 。
本地化端側部署
1.3.4 數字員工的誕(dan)生

part2 AI agent應用(數字員工)的開發與部署
2.1開發
2.1.1 開發平臺：文心智能體、coze、通義智能體、實在智能體、Ollama
2.1.2 開發方法：零代碼開發、低代碼開發和AI開發
2.1.3 部署方式：API、云化移動端部署、本地化部署
2.2.關鍵技術
2.2.1 AI agent開發
注冊
選擇開發方法
prompt的基礎設置
2.2.2 IPA 工作流
定義工作流
工作流的設計
流程設計器
agent中的工作流
2.2.3 AI大模型與插件
插件與插件市場
大模型調用
主流大模型的區別
多個開發平臺以對接的大模型
2.2.4 本地知識庫RAG
知識庫的構建
知識庫的優化
知識庫的召回
2.2.5 調優promot
prompt的基本使用
prompt的優化技巧

Part3 AI agent 在MSS中的應用開發部署流程
3.1 確定業務場景
3.1.問答系統
3.1.2 MSS在網絡空間安全中的應用高強度防守對抗
3.1.3 KPI視角下的服務過程展示MSS的核心服務內容
3.1.4 安全事件的監控和響應
3.1.5合規方面的報告MSS的技術特點
3.1.6 實時數據同步
3.2 提煉設計工作流
3.2.1 流程設計
3.2.2 流程部署
3.3 確定開發工具和部署方式
3.4.1 開發工具選擇
3.3.2 部署方式選擇
3.4 構建本地化知識庫
3.4.1 日常風險清單查詢
3.4.2 告警日志
3.4.3 經驗教訓登記冊
3.4.4 合規校驗
3.4.5 其他插件與基本技能
3.5 進行測試調優
【案例】 深(shen)信(xin)服安全托管服務(wu)MSS

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