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课程培训
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智能体培训
一、课程主要内容 结合学员已有的Python功底，将Agent视作一种“具备自然语言理解和推理能力的高级技能包”，强调在真实工程环境中如何解决幻觉、格式不可控、长文本截断等痛点。 二、主要日程安排 1、第一天：文档多模态解析与Agent智能提取 上午：打通大模型与复杂文档（图、表、文）的壁垒，实现精准提取, 腾讯智能体平台基础与工程化认知. 09:00 - 10:00 智能体（Agent）工程化落地认知 ü 从传统程序开发（Python/LabVIEW）到Prompt编程的思维转变。 ü Agent的核心架构：大模型（大脑）+ 记忆（Memory）+ 规划（Planning）+ 工具（Tools）。 10:00 - 11:00 腾讯智能体平台深度解析 ü 平台私有化部署的能力边界与API接入规范。 ü 平台核心组件实操：人设与回复逻辑设置、知识库挂载、插件（Plugin）配置。 11:00 - 12:00 高质量Prompt设计与信息抽取（Text） ü 结构化提示词编写技巧（如CRISPE框架）。 ü 实战演练： 编写Prompt，让智能体从纯文本试验记录中准确提取“测试时间、环境参数、异常现象”并输出严格的JSON格式。
下午：复杂文档（PDF/Word）的多模态解析与提取 14:00 - 15:00 复杂版面解析技术与工具链 ü 挑战： 传统PDF/Doc解析在面对表格跨页、双栏排版、嵌套图片时的痛点。 ü 方案： 结合Python文档处理库（如pdfplumber, python-docx）与大模型视觉能力（Vision）的混合解析策略。 15:00 - 16:30 图表数据的精准定位与抽取 ü 表格提取： 如何将复杂表格转化为大模型易于理解的Markdown或HTML格式再进行推理。 ü 图片解析： 利用多模态模型/OCR插件提取试验波形图、设备截图中隐藏的参数。 16:30 - 17:00 Day 1 沙盘实战：单份原始记录的全面结构化 任务： 学员使用Python脚本结合腾讯智能体API，自动读取一份包含图表的Word版“试验原始记录”，提取指定项点并存入数据库或JSON文件。 第二天：多源信息整合、文档生成与系统部署 实现多文档的推理合成，最终打通业务系统的自动化闭环。多源数据整合与Doc格式智能生成 09:00 - 10:30 上下文管理与多文档融合归纳 ü 痛点应对： 多份原始记录合并时可能超长（Context Window限制）或产生信息冲突怎么办？ ü 策略： 分块处理（Chunking）、Map-Reduce归纳策略、关键信息路由。 ü 实战演练：投喂多份Day1提取的结构化原始数据，让智能体进行交叉比对，生成结论性的“试验综合判定”。
10:30 - 12:00 动态Word文档（Docx）的工程化生成 ü 大模型直接生成复杂排版Word的局限性分析。 ü 最佳实践： “基于模板的占位符替换 + 动态段落生成”。利用Python（python-docx 或 docxtpl）读取智能体生成的结构化大纲和文本，精准填入公司标准的试验报告模板中，包含动态插入汇总表格。 下午：系统级集成与自动化工作流部署 (14:00 - 17:00) ü 依托腾讯智能体平台的工作流（Workflow）编排, 在平台上将“读取大纲 -> 调度解析插件 -> 聚合数据 -> 报告生成”串联成自动化Workflow。 ü 逻辑节点控制：条件分支（如判断试验是否合格决定报告走向）、循环执行。 15:00 - 16:00 与现有试验系统的业务对接 ü 利用Python编写中间件网关，实现内部系统（前端/LabVIEW上位机）与腾讯智能体API的鉴权与异步通信。 ü 稳定性保障： 引入重试机制（Retry）、结果校验拦截器（防止大模型幻觉污染正式报告）、Human-in-the-loop（人工复核节点设计）。 16:00 - 17:00 Day 2 沙盘验收与答疑（Q&A） ü 最终任务： 运行完整链路——系统接收测试大纲指令，全自动遍历多份测试记录，解析图文表，最终在本地生成一份排版精美的.docx试验报告。 ü 学员代码Review与业务落地难点探讨。 如果您想学习本课程，请预约报名
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