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黄埔AI

智能体与工作流

从回答问题到协作做事

智能体与工作流

将任务说明、知识资料和工具连接起来,搭建可测试的业务助手。从一次资料问答或一个简单流程开始,逐步加入来源、权限、审核和异常处理。

内容与方法

从任务到具体实践

01

企业知识助手

梳理产品、制度和服务资料,建立分类与来源索引,让回答可以回查到所使用的文档。

02

岗位任务助手

把销售跟进、内容准备、资料整理等岗位任务分成输入、步骤、结果与确认节点。

03

多步骤工作流

连接资料读取、草稿生成、人工审核与结果归档,为失败、超时或缺少信息保留处理路径。

04

评测与持续改进

准备正常问题、无答案问题和权限问题,记录结果差异、工具成本与需要改进的环节。

AI学习与协作场景示意
学习与交付

留下作品,也留下方法

完成作品只是一个环节。把需求、资料、制作步骤、检查结果和人工修改一起整理,才能解释作品如何形成、适用于什么场景,以及后续如何更新。

学习中可使用模拟或已授权材料。真实项目的系统接入、数据条件、专业判断与交付范围,需要由相关参与者共同确认。

查看六大实战班 →

分步推进,持续改进

01 · 梳理知识与任务边界

从需求与已有基础出发,说明范围和目标。

02 · 建立一个助手原型

保留输入、工具步骤和第一版结果。

03 · 用测试集检查行为

依据检查标准记录问题与修改。

04 · 记录版本与维护责任

整理作品、来源和后续更新方法。

你可能想了解

可以直接接入真实业务吗?

先用已授权或模拟数据完成验证,再依据项目范围确认系统接入、权限、数据处理与维护安排。

智能体能完全替代岗位吗?

课程重点是任务协作与流程设计。责任分工需要根据业务要求、结果可靠性和团队能力判断。

学习 · 实战 · 共建

带着你的问题,来到黄埔

个人可以了解课程,企业可以讨论岗位与项目需求,机构可以交流课程与服务合作。

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