《Agent智能体应用赋能——复杂任务自动化处理》
《Agent智能体应用赋能——复杂任务自动化处理》详细内容
《Agent智能体应用赋能——复杂任务自动化处理》
《Agent应用赋能——复杂任务自动化处理》
主讲：赖江
【课程背景】
数字化时代，职场人每天被大量重复、多步骤的复杂任务裹挟，效率瓶颈凸显。无论是数据调研的繁琐流程、客户咨询的即时响应压力，还是项目推进中的进度跟踪难题，传统工具“被动执行”的模式早已难以满足高效工作需求。
而Agent智能体作为“主动服务 的新型工具，能自主拆分任务、跨工具协同、动态调整流程，正成为破解复杂任务处理痛点的关键。
但很多职场人面对Agent时却陷入困惑：
哪些任务适合用Agent解决？
主流Agent工具该如何落地实操？
如何规避应用中的数据安全与决策风险？
本课程立足职场实际需求，从场景、工具、风险三个核心维度，系统拆解Agent智能体的应用逻辑，帮助学员快速掌握复杂任务自动化处理的核心方法，真正用AI赋能工作效率提升。
【课程收益】
明确Agent智能体的核心应用场景，精准判断复杂任务适配性
掌握3类主流Agent工具的实操方法，独立完成数据调研、客户服务、项目跟踪等任务落地
理解Agent与传统工具的本质区别，建立“主动服务”的工作效率提升思维
掌握Agent应用中权限设定、敏感信息保护的核心技巧，有效规避3大核心风险
学会优化Agent任务指令与记忆机制，提升自动化处理的精准度与稳定性
【课程对象】
本课程面向各行业、各岗位的职场人士，尤其适合以下人群：
1.企业中基层员工（行政、人力、市场、销售、运营、客服等），希望通过AI提升工作效率；
2.团队管理者，希望借助AI优化团队工作流程、提升团队协作效率；
3.创业者与自由职业者，希望通过AI降低运营成本、拓展业务场景；
4.对AI应用感兴趣，但缺乏系统学习路径的职场新人。
注：本课程无需编程基础，具备基本电脑操作能力即可参与。
【课程时间】半天-1天（6小时/天）
【课程大纲】一． Agent应用核心场景与价值1.Agent擅长的复杂任务类型：
多步骤任务
跨工具任务
动态调整任务
2.典型应用场景解析：数据调研与分析
Agent自动爬取数据→清洗→分析→生成报告
客户服务：
Agent自动回复咨询→转接复杂问题→记录沟通日志
项目管理：
Agent拆分任务→分配责任人→跟踪进度→提醒风险
Agent与传统工具的核心区别
从“被动使用”到“主动服务”
二. 主流Agent工具深度实操实操任务1：
数据调研Agent应用——用AutoGPT设定“2025年AI办公工具市场调研”目标→Agent自动收集行业报告、竞品数据→生成调研摘要与可视化图表（适配市场、分析岗位）
实操任务2：
客户服务Agent搭建——用通义千问Agent配置“产品咨询话术库”→模拟客户咨询场景→Agent自动回复并记录问题分类（适配客服、销售岗位）
实操任务3：
项目跟踪Agent使用——用ChatGPT Plugins中的项目管理插件→创建“课程开发项目”→Agent拆分任务节点→每日同步进度并提醒延期风险（适配项目管理岗）
三. Agent应用风险与管控1.Agent自主决策风险：
如何设定权限边界、避免错误操作
数据安全风险：
敏感信息保护、数据流转管控方法
Agent效果优化：
任务指令设计、记忆机制设置技巧
本课程工具表
工具名称
核心功能
适用场景
操作难度
获取方式
AutoGPT
自主设定目标、拆分任务、跨工具调用
复杂数据调研、多步骤任务执行
中等
GitHub下载、本地部署
通义千问Agent
话术配置、任务流转、多轮对话
客户服务、智能问答、流程对接
简单
网页版、企业API接入
ChatGPT Plugins
接入第三方工具（如项目管理、数据分析工具）
项目跟踪、跨工具协同
简单
ChatGPT后台启用
LangChain+GPT
自定义Agent逻辑、接入私有数据
企业定制化场景、私有数据处理
较难
GitHub下载、代码开发
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