课程简介

生成式 AI 正从“对话问答”迈向能够理解业务目标、自主规划任务、调用工具并执行操作的企业级智能体。企业数字化也在由固定流程驱动，逐步转向以业务目标和动态任务为中心的智能化模式。但在落地过程中，企业普遍面临五类难题：高价值场景难识别、知识资产难沉淀、智能体难以连接既有系统、安全合规与执行过程难以管控，以及投入产出难以度量。许多项目因此停留在 Demo、知识问答或局部提效阶段，尚未进入企业核心价值链。

 企业 AI 落地的关键已不只是选择更强的大模型，而是建立一套能够构建、运行、运营和持续优化智能体的完整体系。 Inspire 在企业智能化转型方面的研究，以“Agent OS 平台 + FDE”的双引擎模式：从业务价值链出发识别高价值场景，通过知识挖掘和轻量级本体工程沉淀企业知识，再将智能体、技能、MCP、业务系统和安全治理能力整合起来，形成从需求发现到生产运营的闭环。

 本次分享结合零售、制造、医药及能源等行业场景，让 AI 智能体从“会回答问题”走向“能够安全、可靠、经济地完成复杂业务任务”。全面围绕场景选择、知识工程、智能体构建、系统集成、安全治理和 ROI 度量展开，并探讨企业级 AI 从概念验证走向规模化生产的可行路径。

课程收益

目标：

1、帮助企业重新认识 AI 智能体：它不是新的聊天入口，而是一种面向业务目标的新型执行系统。

2、掌握从业务价值出发筛选 AI 场景的方法，减少“为了使用 AI 而使用 AI”的无效投入。

3、了解企业知识、业务本体、智能体和既有系统之间的关系。

4、建立从需求洞察、方案设计到生产运营和 ROI 度量的完整落地框架。

5、为企业规划 AI 转型路线、建设智能体平台以及选择技术方案提供参考。

6、获得一套判断企业 AI 场景是否值得投入的评估思路，学会掌握“理需求—挖知识—建本体—生智能”的实施方法。

 成功要点：

以高价值场景为牵引，打通知识、系统、评估、安全与成本闭环，并通过平台与行业专家协同实现持续运营，最终让智能体从“可演示”走向“可落地、可度量、可管控、可规模化”，真正创造长期业务价值。

 启示：

1、通过理解智能体从 Demo 到生产所需的核心技术与治理条件，学会通过本体、工具调用和多智能体协同处理复杂业务任务，利于更好的建立企业级智能体安全、审计和人工介入机制的基本框架。

2、掌握以业务结果、任务成功率、执行可靠性和运营成本衡量 AI ROI 的方法。可帮助企业理解 AI 建设的长期方向，从单点工具转向可复用知识资产、智能体能力和持续运营体系跃升。

 受众人群

平台开发者、企业管理者、CEO、项目经理、开发人员、架构师及其他对架构感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲