AI智能体平台全流程搭建与研发场景落地实战培训大纲

课程简介

培训目标

1. 【认知目标】掌握AI Agent核心概念、应用价值及AI+研发行业趋势，明确各业务环节AI应用场景与落地路径，建立系统化的AI智能体应用思维；
2. 【能力目标】具备AI智能体平台框架设计、工具集成选型、数据处理及RAG知识库搭建的核心能力，可独立完成基础场景的AI智能体应用落地；
3. 【业务目标】精准匹配部门业务痛点，完成需求拆解与目标对齐，实现AI智能体与现有业务流程（需求分析、开发、测试、质控）的高效融合；
4. 【团队目标】提升跨岗位AI协同应用能力，搭建部门AI应用标准流程，解决“无专业AI人员、现有系统融合不足”等核心短板；
5. 【进阶目标】掌握AI智能体平台优化思路，可结合业务迭代需求，持续优化工具集成、数据管理与知识库效能，实现智能化提效闭环。

核心培训知识点（按每日培训安排划分，必修+岗位侧重选修）

第一日：AI应用认知与部门需求拆解（核心必修）

模块1.1：AI + 研发行业趋势与基础认知

• 知识点1：AI+研发行业趋势（2026年AI Agent技术演进、研发领域AI应用痛点与价值、智能化升级核心方向）；
• 知识点2：AI Agent核心基础（基本概念、核心架构、“工具搭建 - 数据整合 - 场景适配”核心逻辑、关键技术特性）；
• 知识点3：AI Agent应用价值与落地路径（降本提效、流程优化、决策赋能，从试点到规模化落地的实施步骤）；
• 案例分析：3个典型AI Agent落地案例（研发流程自动化、测试智能辅助、需求分析智能化），拆解框架设计、数据利用亮点与业务适配逻辑；
• 互动研讨：结合行业案例，初步梳理本部门AI应用潜在场景。

模块1.2：部门现状诊断与需求对齐

• 知识点1：部门AI应用现状诊断方法（核心短板识别、现有系统适配性分析、人员能力评估、业务流程痛点梳理维度）；
• 现状研讨：分组梳理各业务环节AI应用痛点（聚焦无专业AI人员、现有系统融合不足、流程效率低等核心问题）；
• 知识点2：岗位AI需求拆解逻辑（结合岗位核心职责，明确AI应用目标、能力提升诉求与落地优先级）；
• 目标拆解：分岗位（需求/研发/测试/质控/项目管理）明确AI应用核心目标、能力提升重点与阶段性产出；
• 实操输出：各组提交本业务环节AI应用痛点清单与核心需求表，完成跨组需求对齐与目标共识。

第二日：AI框架搭建与工具集成技术（核心必修）

模块2.1：AI应用框架设计核心逻辑

• 知识点1：AI智能体平台整体框架设计（层级划分：工具层、数据层、场景适配层，各层级功能定位与协同逻辑）；
• 知识点2：框架与落地路径匹配方法（“工具搭建 - 数据整合 - 场景适配”路径与框架层级的对应关系，流程闭环设计）；
• 场景适配讲解：结合部门四大核心业务环节，拆解框架各层级落地逻辑（需求分析：智能需求拆解与校验；代码开发：辅助编码与合规检查；测试执行：自动化测试与缺陷定位；质控审核：智能质控与风险预警）；
• 实操输出：结合本部门核心业务场景，绘制AI智能体平台简易框架设计图。

模块2.2：AI工具集成与选型实操

• 知识点1：AI工具集成核心技术（集成流程规范、接口适配逻辑、兼容性测试要点、与平台框架的对接方式）；
• 主流AI工具解析（按场景分类：数据分析类、代码辅助类、测试自动化类、需求生成类、质控审核类，各工具特性、适配场景与优劣对比）；
• 知识点2：AI工具选型评估方法（结合业务需求、技术兼容性、成本预算、易用性的多维度评估指标）；
• 分组实操：基于本组业务需求，完成“智能体平台 + 目标AI工具”基础集成配置，输出工具选型评估报告；
• 答疑环节：针对性解决工具兼容性、集成复杂度、接口适配等实操问题，提供优化解决方案。

第三日：数据整合与知识库搭建（核心必修）

模块3.1：数据处理流程及管理规范

• 知识点1：项目核心数据梳理（数据类型：历史需求文档、代码库、测试用例、质控标准、项目台账等，数据采集范围与优先级）；
• 数据处理核心流程（采集方法：批量导入、接口同步；清洗技巧：冗余数据剔除、异常数据修正、格式标准化；标准化规范：数据分类、命名规则、存储格式）；
• 知识点2：数据全生命周期管理规范（数据采集、存储、使用、更新、归档、销毁各环节管控要求，数据安全与合规要点）；
• 小组实操：基于模拟项目数据，完成数据分类、清洗与标准化处理，输出标准化数据清单；
• 难点突破：针对数据冗余、格式不统一、跨系统数据同步等问题，提供可落地的解决方案。

模块3.2：知识库搭建流程及案例

• 知识点1：RAG知识库核心基础（基本概念、核心价值、与AI智能体平台的协同逻辑，适配研发场景的应用优势）；
• RAG知识库搭建全流程（需求梳理、数据导入、文档拆分、向量存储、检索策略配置、效果验证与优化）；
• 典型案例解析：研发领域RAG知识库应用案例（智能问答、需求辅助生成、测试用例复用、代码查询辅助）；
• 小组实操：基于上午标准化处理后的项目数据，分组搭建简易RAG知识库，完成数据导入与检索可用性验证；
• 答疑环节：针对知识库搭建中的文档拆分不合理、检索准确率低、向量存储优化等问题，提供针对性解决方案；
• 总结输出：各组提交知识库搭建成果与可用性验证报告，梳理后续优化方向。

岗位侧重选修模块（按岗位深化，可选修）

模块1：需求岗位专项深化（选修）

• 知识点：AI辅助需求采集与分析、需求文档智能生成与校验、需求变更智能评估；
• 实操：基于RAG知识库，完成需求文档智能生成与合规性校验。

模块2：研发岗位专项深化（选修）

• 知识点：代码辅助生成与优化、代码合规性智能检查、跨项目代码复用检索；
• 实操：完成代码辅助工具与智能体平台深度集成，验证代码生成与优化效果。

模块3：测试岗位专项深化（选修）

• 知识点：测试用例智能生成、自动化测试脚本生成、缺陷智能定位与分析；
• 实操：基于知识库数据，完成测试用例智能生成与自动化测试工具集成。

模块4：质控/项目管理岗位专项深化（选修）

• 知识点：质控标准智能适配、项目进度智能预警、风险智能识别与评估；
• 实操：搭建专项知识库，完成质控审核智能辅助或项目进度预警功能验证。