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課程背景：

在AI百花齊放的時代，人工智能已成為企業發展的核心驅動力。現在大部分企業已經將AI納入戰略規劃，AI驅動的工作流程自動化市場規模年增速35%，大語言模型與低代碼平臺的融合，讓自動化應用開發門檻大幅降低。

企業落地AI時，面臨開發成本高、周期長，難以快速響應業務變化；重復性工作占據員工50%以上時間，人力成本高；跨部門流程復雜，信息孤島導致審批慢、決策滯后；同時，技術人才缺乏和業務融合困難，阻礙自動化進程。

本課程以Coze平臺為核心，通過實戰教學，幫助學員掌握零代碼搭建AI助手與自動化流程、運用大模型處理重復工作、實現跨系統數據聯動等技能。“理論+實操”模式，助力學員快速成長為AI流程自動化專家，為企業數字化轉型賦能。

課程收益：

1. 理解AI自動化核心邏輯，掌握AI工作流程自動化的基本原理與實現路徑。

2. 熟練使用Coze平臺，學會在Coze平臺上設計、搭建和部署自動化工作流。

3. 應用先進的AI工具和技術，優化日常工作流程，減少人工干預，提高工作效率至少50%。

4. 掌握AI實戰技能，獨立完成從需求分析到自動化流程落地的全流程開發。

課程對象：

企業老板、企業管理者、希望提升工作效率的企業員工

課程方式：

理論講解（20%）+工具使用（50%）+實踐操作（30%）

課程工具：

1. Deepseek、通義千問等國產大模型

2. Coze智能體開發平臺

3. 飛書協作工具

學員準備：

1. 個人電腦和智能手機

2. 提前注冊Coze平臺賬號

3. 提前注冊Deepseek、通義千問等國產大模型賬號

4. 提前注冊飛書

課程大綱

第一講：AI工作流與智能體基礎認知——構建自動化轉型底層邏輯

章節目標：建立AI工作流程和智能體基礎概念，理解其核心價值與應用場景

一、工作流程自動化的基礎

1. 工作流程自動化的核心價值

2. 傳統自動化與AI自動化的區別

二、AI在自動化中的角色

1. 替代重復性任務

2. 優化復雜業務流程

三、選擇適合的自動化工具

1. Coze平臺

2. 影刀RPA

3. 飛書

四、職場中的自動化需求分析流程

1. 識別可自動化的任務

2. 需求優先級評估

3. 自動化可行性分析

五、認識智能體

1. 智能體的優勢

2. 智能體與傳統AI工具的區別

3. 智能體的四大核心能力

——感知、決策、執行、學習

4. 智能體的未來發展趨勢

實戰演練：列舉自身工作中的重復性任務，分析自動化可行性

1）共同討論一個崗位的工作內容

2）明確工作崗位中重復的事項

3）列出占時最高的需求列表

4）討論可以自動化需求的列表

成果輸出：完成一份自動化需求清單

第二講：自動化工作流設計方法論——從需求到流程的結構化拆解

章節目標：學習如何設計高效、可擴展的自動化工作流

一、工作流設計的基本原則

1. 清晰性：確保流程圖和描述易于理解

2. 目標導向：流程設計應圍繞企業的業務目標展開

3. 靈活性：能夠根據業務需求的變化快速調整

4. 以人為本：解決角色分工來設計流程

二、流程節點的三大類型

1. 輸入節點：數據采集與觸發

2. 處理節點：邏輯判斷與計算

3. 輸出節點：結果反饋與存儲

三、邏輯分支

1. 多條件分支設計

2. 循環設計

四、流程文檔化規范

1. 流程圖繪制標準

1）符號和結構規范

2）流程起點與終點明確

3）繪制順序與路徑規

2. 流程文檔要素

1）明確目標與范圍

2）分解任務與步驟

3）分類與邏輯結構

案例實戰：設計一個訪客預約自動化流程

1）明確需求場景

2）了解公司對訪客的管理要求

3）討論訪客預約流程

4）輸出訪客預約流程圖

成果輸出：完成訪客預約工作流的設計圖

第三講：Coze平臺基礎操作——零代碼快速構建智能體雛形

章節目標：熟悉Coze平臺界面與核心功能，掌握基礎操作

一、熟悉Coze平臺

1. 平臺定位與適用場景

2. 注冊與賬號配置

3. 界面布局與功能模塊

二、工作臺的四大布局

1. 人設回復邏輯

2. 知識庫

3. 插件市場

4. 發布中心

三、賬號權限管理

1. 基礎版

2. 專業版

四、三大模塊核心功能

1. 指令集：定義自動化規則

2. 工作流：構建自動化流程

3. 知識庫：存儲與調用數據

五、第一個簡單智能體的創建流程

1. 創建項目

2. 人設與回復邏輯設計深化

3. 動態配置提示詞與技能實現

4. 插件集成與自定義使用

5. 觸發器的配置與應用

6. 知識庫與記憶模塊配置

實戰演練：搭建一個客服機器人智能體

1）用Coze創建一個智能體

2）用AI填寫智能體提示詞

3）智能體配置用戶輸入

4）智能體測試

成果輸出：搭建一個客服機器人智能體

第四講：知識庫驅動的智能優化——打造數據閉環提升自動化精度

章節目標：掌握如何利用知識庫提升工作流的精準度與智能化水平

一、知識庫的基礎知識

1. 企業知識庫的類型

1）內部知識庫

2）外部知識庫

3）混合知識庫

2. 企業知識庫應用技術：RAG技術原理

3. 企業知識庫存儲：向量化

4. 知識庫的架構設計原則

1）層級結構

2）用戶中心

3）靈活可擴展

4）一致性

5. 知識庫與智能體的聯動

二、知識庫的創建流程

1. 數據收集：企業內部、外部權威渠道

2. 數據整理：分類、標注、去除重復/錯誤數據

3. 數據導入與格式化

4. 創建知識庫項目

5. 設置目錄層級

6. 定義字段屬性

三、知識庫的更新與維護

1. 調用動態數據

2. 聯動知識庫與工作流的

3. 實時更新數據

四、精準化智能問答設計

1. 問答匹配算法優化

2. 多輪對話設計

3. 上下文關聯

五、知識庫優化技巧

1. 數據清洗與去重

2. 關鍵詞提取與匹配

3. 用戶反饋驅動的迭代

實戰演練：搭建一個基于知識庫的智能問答助手

1）準備知識庫文檔

2）導入知識庫文檔

3）設計智能體提示詞

4）調試智能體提示詞

成果輸出：實現問答助手的精準回復功能

第五講：多工具協同與功能擴展——打破系統孤島實現流程貫通

章節目標：學會通過插件和外部工具擴展工作流功能。

一、插件的三大類型

1. 官方插件

2. 第三方插件

3. 自定義插件

二、Coze平臺插件配置

1. 插件的基本配置

2. 輸入輸出參數配置

3. 在工作流中配置插件

三、第三方API實現功能擴展

1. 第三方API接口的調用配置

2. 第三方API的數據格式轉換與解析

3. 第三方API的錯誤處理與重試機制

四、協作工具的集成

1. 飛書、企業微信的消息推送

2. 審批流程的自動化觸發

3. 跨平臺數據同步

4. 權限管理

五、Coze結合飛書表格集成

1. 表格填入模塊解讀

2. 表格輸入與輸出、查找與匹配

3. 全局變量設置

第六講：復雜業務流程實戰——從單節點到全鏈路自動化攻堅

章節目標：通過真實案例掌握復雜業務流程的自動化實現

一、需求分析

1. 多步驟業務流程拆解

2. 任務分解與優先級排序

3. 并行與串行任務設計

4. 依賴關系管理

二、工作流配置

1. 創建新工作流

3. 添加任務節點

4. 設置任務順序

5. 設置條件分支

三、工作流參數設置與優化

1. 輸入參數

2. 輸出參數

3. 溫度參數

4. 回復最大文本長度參數

5. 對話輪數參數

四、大模型節點

1. 數據傳輸與交互

2. 模型調用與結果返回

3. 模擬測試

4. 動態調整與優化

五、人工審核節點的嵌入

1. 選擇“人工審核”節點

2. 配置審核人

3. 配置到期時間

4. 配置條件與分支控制

六、數據庫節點

1. 多源數據整合

2. 自動化報表模板設計

3. 定時任務與推送

實戰演練：將工作流與飛書審批流程結合

1）在Coze上配置工作流

2）在Coze上打通飛書審批

3）智能體增加判斷節點

4）智能體增加觸發節點

5）智能體測試聯調

成果輸出：實現審批流程的自動化觸發與處理

第七講：智能體部署優化與持續運營——從項目落地到價值長效釋放

章節目標：學習如何將工作流部署到實際環境并持續優化

一、智能體多平臺發布與運維

1. 豆包/Coze商店平臺部署

2. 飛書發布部署

3. 微信公眾號部署

二、數據看板

1. 用戶活躍度數據

2. 系統日志記錄

3. 異常報錯報警

三、用戶反饋與迭代優化

1. 反饋收集與分析

2. 問題定位與修復

3. 功能擴展與升級

實戰演練：發布智能體

1）發布智能體到coze平臺

2）發布智能體到飛書

3）發布智能體到微信公眾號

4）發布智能體到在線

成果輸出：智能體能夠在外部訪問

課程總結與實戰

1. 復習今日課程內容

2. 探討AI智能體未來趨勢

3. 用AI做AI學習計劃

4. 拍合照

5. 課程反饋填寫

謝老師

謝海林老師 AI企業級應用實戰專家

前騰訊T12級技術專家（CDG技術委員會第一個運維領域12級專家）

前蝦皮PE技術專家

騰訊學員優秀講師、蝦皮學院“十全十美”講師

? 22年互聯網技術開發與智能化運維實戰經驗

曾任：騰訊（世界500強，上市公司）丨金融科技研發部負責人

曾任：蝦皮（東南亞最大的電商平臺）丨首席工程師

曾任：長沙創智軟件園丨軟件開發工程師

? 擅長領域：AI+辦公效能提升、AI+項目管理提效、AI+人力資源管理優化、AI+智能體工作流搭建、AI+企業流程自動化、企業級AI應用架構、AI+行業場景落地等

? 30+企業級智能化應用系統和平臺搭建：擅長AIOps智能運維工具鏈、DevOps平臺架構、云原生技術棧，深度融合AI算法、大數據處理、自動化運維等技術，為互聯網、金融、電商等多行業定制化搭建30+企業級智能化系統和平臺：

「01」主導騰訊微信支付、理財通、自選股等核心業務技術升級：通過智能運維系統構建，實現服務器資源彈性擴展50倍，推動企業級運維自動化率提升超50%，系統可用性達99.99%+。

「02」主導搭建蝦皮5秒級粒度的智能數據監測平臺，聚焦AI效率優化與大數據實時處理，實現交易流量、訂單轉化等核心指標的實時智能分析，通過AI風險預測模型，將電商大促系統穩定性風險降低90%。

實戰經驗：

謝海林老師深耕互聯網大廠開發和運維22年，擁有10萬+服務器大型互聯網系統運維以及運維平臺體系化建設的落地實戰經驗，聚焦AI與DevOps、智能運維（AIOps）、云原生架構的深度融合，擅長從技術研發到團隊管理的全鏈條落地，為企業構建智能化、自動化、高可靠的技術運營體系，助力傳統運維向“人機協同”模式轉型，實現效率躍升與成本優化。

——任職【騰訊】期間——

【01】打造騰訊首個具備一鍵跨城容災切換能力的金融級平臺

——牽頭建設“磐石高可用運維平臺”，整合監控、日志、故障定位等12大核心平臺，管理30000+服務器，日均處理百億級數據，實現10分鐘故障處理、無損灰度發布、常態化跨城容災演習，系統可用性達99.99%。

【02】搭建騰訊金融新一代提升開發效率的開發者平臺

——擔任總架構師，統籌建設devops云原生一體化開發者平臺，打通30+技術系統，推動1000+開發者團隊向云原生轉型，實現研發自助發布率>90%，版本交付周期從30天壓縮至9天，組織效率提升40%。

【03】構建金融級統一配置管理中樞

——主導“騰訊金融統一配置中心”項目，解決業務路由與變量配置的復雜性難題，首次實現金融業務配置的集中化管控，設計“極致容災+全網agent管控+灰度兼容”三大核心能力，消除本地配置依賴，大幅提升配置變更的安全和效率，成為騰訊金融業務系統最終依賴的平臺和標準。

【04】打造騰訊首個TEG數平—秒級智能監控中樞

——主導“TEG數平秒級監控平臺”建設，構建每日處理100億+海量日志與監控數據的實時分析體系，提出“面積算法”“斜率杠桿”等創新型監控算法，保障主要業務系統、推薦系統、數據系統的穩定運行，實現業務系統穩定性的“秒級感知-分鐘級響應”。

——任職【蝦皮】期間——

【01】構建電商行業領先的智能化SRE運維體系

——主導業務SRE相關工具和系統建設，服務深圳100+SRE團隊的資源管理、故障定位、大促保障等核心場景，提出“三顆樹”“管理模型”及“握手點?最小資源模型”協作方法論，落地資源管理、需求交付、標準發布、故障定位處理四大核心系統，實現工單需求標準工具自動率>40%，故障定位準確性>90%，運維責任故障下降70%。

【02】建設支撐電商大促的AI數據可視化分析系統平臺

——為雙11、雙12等大促場景定制AI數據可視化分析系統，借助Spark等工具對海量交易數據進行實時處理，搭建5秒粒度的實時數據統計，成為公司實時觀測大屏。實現對交易流量、訂單轉化率等關鍵指標的實時監測，提前預警服務器負載風險，減少并降低了大促系統穩定性90%的風險，同時為大促期間的業務決策提供精準依據。

【03】搭建公司內部統一工單系統

——通過“工作臺”和“工單SLA環節交互可視化”的方法，成功上線需求提交、工單分發、交付進度實時追蹤以及反饋評價四大關鍵模塊，同時對接后端工具自動化交付系統，實現工單需求提交的合規率超80%，工單平均處理時長縮短60%，部門間因溝通不暢導致的工單退回率降低50%，工單自動化率>40%，大幅提升工作協作效率和內部客戶滿意度。

主講課程：

《職場效率革命：AI助力10倍綜合辦公效能提升》

《職場效率革命：AI助力10倍項目管理效能提升》

《職場效率革命：AI助力10倍人力資源效能提升》

《企業效率革命：AI工作流程自動化實戰》

《企業效率革命：AI agent（智能體+AI應用產品）搭建實戰》

《企業效率革命：從入門到精通的企業AI實戰》

授課風格：

?實戰導向：擁有豐富的實踐經驗，將理論知識與實際案例緊密結合，深度剖析AI技術與企業應用結合點、落地路徑、挑戰及解決方案，助力學員掌握從需求分析到執行的全流程技能。

?通俗易懂：洞悉學員對AI技術的畏難心理，以生活化類比拆解復雜算法，解讀背后商業邏輯。減少專業術語，通過生動演示、圖表拆解技術概念，確保零基礎學員也能輕松理解。

?系統架構：課程遵循“理論奠基-場景應用-實戰創新”邏輯，構建完整知識體系。從AI基礎概念、發展歷程講起，逐步深入行業應用場景與解決方案，幫助學員建立具備競爭力的AI商業知識框架。

?互動教學：秉持互動教學理念，采用“講授+研討+實戰”等多元模式。鼓勵學員分享經驗，組織跨行業交流，實時關注學員反饋，提供個性化指導，讓學員在輕松氛圍中實現主動學習。

部分客戶評價：

海林老師的《運營開發技術通道晉級經驗分享》課程將AI在企業運營開發中的應用經驗進行深度剖析與系統講解，通過生動詳實的案例分享與深入淺出的講解方式，將AI助力運營開發技術晉級的核心要點一一呈現。學員們紛紛表示課程內容極具實用性與啟發性，最終課程收獲4.96（滿分5分）的超高滿意度，為學院的技術培訓體系注入強勁動能。

——CDG技術委員會

海林老師對AIOPS課程主題見解獨到且深刻，憑借深厚的專業功底，對AI在企業運維領域的應用進行全面解讀。他分享的實戰案例與技術攻關經驗，為學員搭建起完整的AIOPS知識框架，有效提升學員對AI運維技術的理解與應用能力。課程以4.94分（滿分5分）的優異成績，成為infra培訓項目中的標桿課程。

——蝦皮infra培訓項目組

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