课程简介

在 AI 时代，模型只是工具，而 Agent Skill 才是企业的核心生产力。Skill 不应仅仅是零散的代码脚本，而必须成为可被发现、衡量和迭代的“战略资产”（AI 时代的 SKU）。

尤其伴随着 AI Agent 的爆发，企业内部涌现出大量 AI Skill。然而繁荣背后隐藏着巨大的管理困境：Skill 散落各处导致严重的“重复造轮子”（碎片化与低复用率）；同时，缺乏从“使用数据”到“Skill 优化”的闭环，导致质量黑箱化，投入产出不成正比。

本次分享将系统性以瓴岳科技成功构建“SkillOps”平台，深度拆解从“发现、创建、发布”到“数据采集、评测、迭代”的六阶段核心闭环，展示如何基于 Agent Loop 和四大 AI 广场，将零散的 AI 工具打造成可运营、持续进化的企业级核心资产。

课程收益

目标：

1、为正在进行大模型业务落地的企业提供一套可借鉴的 AI 资产工程化管理（SkillOps）方法论，打破 AI 工具“建完即吃灰”的魔咒。

2、基于 Agent Loop 和四大 AI 广场，学习使用AI工具的先进思路。

成功要点：

1、复用优先：建立统一的 Skill 广场，消除重复建设。

2、数据驱动：借助静默数据采集（Loongsuite）与 Agent Loop，让所有迭代基于真实业务反馈。

3、客观评测：建立功能正确性、能力增益、Token 消耗成本的三维度量化评测标准。

启示：

企业管理者将散落的工具集中沉淀为可度量、不断进化的企业级核心 AI 资产库，可最大化的实现降本增效。同时，有效利用Skill 生命周期管理，可降低开发门槛，拥有真实数据仪表盘，让迭代有的放矢。

受众人群

应用开发工程师、架构师、中台研发人员、CTO、算法工程师、AI工程师以及其他对Skill感兴趣的人员

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲