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企业Dify应用实战--开发 AI Agent智能体
30 次浏览  2 次
Schroeder
微软人工智能认证工程师,阿里云AI人工智能训练师
 
时间地点:北京、上海、 深圳 根据报名开班
课程费用:5000元/人
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    课程简介:

          AI技术正在颠覆企业工作模式,但如何将大模型能力安全、高效地融入业务?开源平台Dify以私有化部署保障数据安全,以低代码开发实现AI流程闭环,成为企业降本增效的利器。无论是客服自动化、知识库构建,还是复杂数据分析,Dify都能通过可视化编排快速落地。本课程直击企业痛点:数据隐私、流程混乱、开发成本高,带您从0到1掌握企业级AI应用的开发与优化。
          课程从平台对比入手,详解Dify开源优势与私有化部署核心功能,涵盖聊天助手、Agent工具、工作流设计等模块,演示多模型集成(OpenAI、DeepSeek等)、文档解析、流程编排等实操技巧。通过真实案例,教你突破功能限制,解决数据安全与个性化需求,实现AI应用快速上线。
          无论你是想提升开发效率的技术骨干,还是推动团队AI转型的管理者,学会用Dify搭建专属解决方案,让AI真正成为业务提效的助推器!
    培训对象:

      主要为全员普及AI Agent的基础知识,主要侧重如何在工作中结合AI工具及应用,分享实践案例,基本Agent流程构建,AI Agent与其他 AI工具的联合使用。 

    • 企业IT负责人与技术主管        
    • 软件开发工程师/AI应用开发者        
    • 业务部门负责人/产品经理        
    • 数字化转型决策者
    学员基础:

         具备基础的Python知识
    授课方式:

         讲师讲授+现场讨论+案例分析+模型讲解
    课程安排:2天

    主题 课程安排
    第一部分: Agent智能体概念 1. Agent的概念与发展
    2. Agent是高层次的AI应用
    3. Agent的特点与能力
    4. Agent让大模型更可用
    5. 大模型+Agent,实现AI应用场景化
    6. Agent让传统软件更智能
    7. 百花齐放,Agent是下一代应用
    8. Agent对个人和企业的价值
    9. Agent影响个人工作和生活方式
    10. Agent助力企业降本增效
    第二部分 Dify介绍及部署 1. 快速了解Agent开发平台及Dify
    2. Dify的特点与优势
    3. Dify的使用方式
    4. 用云服务方式使用Dify
    5. 部署并使用Dify社区版
    6. 部署Dify的开发环境
    7. 部署Dify的部署总体方案
    第三部分 Dify的主页面 1. 探索页面
    2. 工作室页面
    3. 知识库页面
    4. Dify知识库的功能
    5. 创建Dify知识库
    6. 知识库分段及检索参数配置
    7. 工具页面
    8. Dify工具扩展
    第四部分 Dify的5种应用 1. 聊天助手应用
    2. 文本生成应用
    3. Chatflow(对话工作流应用)
    4. 工作流 应用
    5. 作为工具发布的工作流应用
    第五部分 基于Dify开发Agent的基础知识 1. Agent的工作原理
    2. Agent的基本决策流程:感知—规划—行动
    3. Agent的4大能力:规划、记忆、使用工具、行动
    4. Agent相关术语
    5. 规划Agent业务场景所需的业务流程知识
    6. 开发Agent为什么要学习业务流程知识
    7. Agent开发者的业务流程工具箱
    8. 开发Agent是否需要掌握编程技术
    9. 借助Agent开发平台,不会编程也可以开发Agent
    10. 掌握编程技术,有助于Agent开发进阶
    第六部分 Dify工作流节点详解及案例 1. 数据预处理模块
    2. 开始节点
    3. 知识检索节点
    4. 变量赋值节点
    5. 参数提取器节点
    6. 代码执行节点
    7. 文档提取器节点
    8. 列表操作节点
    9. 变量聚合器节点
    10. 数据生成模块
    11. 问题分类器节点
    12. 条件分支节点
    13. 迭代节点
    14. 循环节点
    15. 数据输出模块
    16. 结束节点
    17. 直接回复节点
    第七部分 基于Dify开发Agent的流程与策略 1. 开发Agent的通用流程
    2. 开发Agent的实施框架
    3. 规划Agent和设计Agent和上线Agent
    4. 开发Agent的策略
    5. 懂场景和业务,比懂AI技术更重要
    6. 使用工具拓展能力,是Agent具有价值的关键
    7. 坚持小而美,聚焦特定的应用场景和功能
    第八部分 基于Dify开发发票识别助手Agent 1. 项目需求:自动识别并初步审核发票
    2. 业务场景概述
    3. 传统手工作业的痛点
    4. 发票识别助手Agent的功能
    5. 发票识别助手Agent的开发过程详解
    6. 入门案例:开发增值税发票识别助手Agent
    7. 进阶案例:多类型发票聚合识别助手Agent
    8. 举一反三:Agent开发小结与场景延伸
    第九部分 基于Dify开发本地知识问答助手Agent 1. 项目需求:在确保数据安全前提下智能问答
    2. 业务场景概述
    3. 建设公司知识库的痛点
    4. 本地知识问答助手Agent的功能
    5. 本地知识问答助手Agent的开发过程详解
    6. 本地配置公司知识库
    7. 解读及设置知识库参数
    8. 创建本地知识问答助手Agent
    9. 本地知识问答助手Agent开发过程展示
    10. 本地知识问答助手Agent的运行效果
    11. 举一反三:Agent开发小结与场景延伸
    第十部分 基于Dify开发人才招聘数字员工Agent 1. 项目需求:从收集岗位需求到评估面试的人才招聘全流程AI化
    2. 业务场景概述
    3. 传统的人才招聘工作的痛点
    4. 人才招聘数字员工Agent的功能
    5. 人才招聘数字员工Agent的开发过程详解
    6. 人才招聘数字员工Agent的运行流程图
    7. 创建人才招聘数字员工Agent
    8. 编排人才招聘数字员工Agent
    9. 人才招聘数字员工Agent的运行效果
    10. 举一反三:Agent开发小结与场景延伸
    第十一部分 实战案例分析-开发专业分析类Agent 1. 什么是专业分析类Agent
    2. 专业分析类Agent的使用场景
    3. 专业分析类Agent的3大核心功能
    4. 实战案例1:AI投标助手
    5. 实战案例2:调研诊断Agent
    6. 实战案例3:开发专业分析类Agent
    7. 举一反三:专业分析类Agent的开发小结
    第十二部分 实战案例分析--开发角色扮演类Agent 1. 什么是角色扮演类Agent
    2. 角色扮演类Agent的使用场景
    3. 角色扮演类Agent的核心功能和开发要点
    4. 实战案例1:小学生英语口语陪练Agent
    5. 进阶案例2:模拟面试官Agent
    6. 进阶案例3:多专家Agent
    7. 举一反三:角色扮演类Agent的开发小结
    第十三部分 实战案例分析--开发效率办公类Agent 1. 什么是效率办公类Agent
    2. 效率办公类Agent的使用场景
    3. 效率办公类Agent的核心功能和开发要点
    4. 实战案例1:文本纠错助手Agent
    5. 实战案例2:会议纪要助手Agent
    6. 举一反三:效率办公类Agent的开发小结
       
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