BUSINESS AGENT BOOTCAMP · 6 HOURS
流程驱动智能体落地实训营
课程面向业务负责人、流程负责人、产品经理和数字化骨干等非开发者。开场先讲清“什么是智能体”，再解释企业落地为什么难；随后进入一日实训：从业务流程梳理、Agent 结构设计，到平台原型、产品集成和优化验证。
谁在什么系统里，拿什么信息，做什么判断？
先把业务链路说清楚，再谈智能体。非开发者最容易掌握的入口，是流程、角色、表单、系统、规则和确认动作。
把业务任务转成可搭建、可测试的 Agent
一个可落地的 Agent 需要同时讲清：目标、上下文、知识、可调用能力、处理步骤、权限边界、运行日志和测试样本。
课堂交付物：可评审方案
最终输出一页方案：业务流程、Agent 定义、平台原型记录、系统集成画布、优化验证样本和课后推进清单。
智能体不是聊天框里的问答机器人，而是围绕一个业务目标，理解上下文、调用知识和工具、按流程产出结果，并交给人确认的 AI 工作单元。
课程开头需要先建立这个共识：智能体要进入真实业务，就不能只停留在“会回答”。它必须知道自己在哪个流程节点、读取什么业务信息、能做什么、不能做什么、输出给谁、如何被验证。
难在概念误解
很多人把智能体理解成“更会聊天的 AI”，但企业需要的是能进入流程、连接资料、调用能力、留下记录的业务单元。
难在流程位置不清
不知道 Agent 放在哪个流程节点，就无法定义触发条件、输入材料、输出结果和责任交接。
难在系统上下文断裂
真实业务依赖单据、字段、附件、历史记录和权限。没有上下文，Agent 只能泛泛回答。
难在责任边界不清
AI 可以生成建议和草稿，但审批、付款、放行、承诺、改主数据等动作必须保留人工确认。
难在缺少验证闭环
没有正常、异常、越权、失败样本，就只能靠感觉判断效果。这门课要让方案可测。
INSTITUTION BRIEF
课程开发说明
课程开发应明确边界：课堂不承诺现场接入真实 OA、ERP、MES 或预算系统；课堂交付目标是帮助学员形成可评审、可开发、可验证的智能体落地方案。审核助手可作为平台实操示例之一，但课程主题保持在“基于业务流程的智能体落地”。
课程边界
- Prompt 技巧作为辅助表达，不作为课程主线。
- 平台演示服务于流程方案，不设计成单纯的软件操作培训。
- 真实接口、权限、回写和日志属于课后项目，不作为课堂现场开发承诺。
业务人员能听懂，产品和 IT 能接住
每一讲都要落到一个可填写模板。每个模板都要能回答：业务现在怎么跑，AI 插在哪里，系统带入什么，谁确认，失败怎么办，怎么验收。
授课表达建议少用参数、接口、代码、模型细节，多用流程节点、单据、角色、审核、草稿、确认、风险、样本。
AUDIENCE FIT
受众几乎都是非开发者，课程要从他们熟悉的事物进入
这门课的语言体系不是“API、向量库、函数调用”，而是“流程、表单、角色、系统、规则、确认、验收”。让学员感觉自己不是被技术淹没，而是在把自己的业务讲清楚。
业务负责人
关心哪些场景值得做，AI 不能越过哪些责任边界，怎么向管理层说明价值。
流程管理人员
关心现状流程、角色分工、节点痛点、未来人机协同流程怎么设计。
产品和数字化骨干
关心需求如何交给系统团队，入口、字段、写回、权限和验收如何定义。
运营和内训人员
关心如何把一个 AI 想法做成标准材料、模板和后续复制方法。
TAKEAWAYS
一天结束，学员必须带走这 6 个交付物
每个交付物都应能进入最终方案。课堂过程应从“理解概念”推进到“形成一套可继续评审和推进的业务材料”。
业务流程现状表
谁发起、谁处理、在哪个系统、拿什么输入、形成什么输出、哪里等待和返工。
Agent 机会点清单
把节点分成适合 Agent、必须人工、系统自动、暂不适合四类。
未来人机协同流程
画出人、Agent、业务系统之间的新分工，明确人工断点。
Agent 产品定义卡
定义服务对象、触发条件、输入资料、输出格式、能力边界和验收指标。
平台原型练习记录
依托平台完成第一版 Agent，记录角色、资料、输出格式、边界和运行结果。
集成与优化画布
写清入口、触发、字段带入、写回方式、失败处理、权限、测试样本和优化动作。
DAY FLOW
9:00 到 17:00 的课程节奏
净授课 6 小时，上午解决“Agent 应该放在哪段业务流程”，下午完成“平台第一版、集成方案、优化迭代”。Workflow 只作为流程表达工具，不单独展开成重练习。
09:20
开场共识：什么是智能体，为什么落地难
先建立智能体定义，再拆解落地难点：流程位置、系统上下文、责任边界、验证闭环。
统一课程地图：智能体认知、业务流程、Agent 结构、平台原型、系统集成、优化验证。
10:10
模块一：业务流程梳理
把“流程慢、反复沟通、口径不一”拆成角色、材料、系统、规则、输出和确认点。
业务流程现状表。
10:20
短休
讲师快速巡场，挑选 1 到 2 个可点评案例。
准备后续机会点点评。
11:10
模块二：Agent 机会点分析
判断 AI 适合做材料读取、规则比对、问题归类、意见草稿，哪些必须保留人工判断。
Agent 机会点清单和边界清单。
12:00
模块三：未来人机协同流程 + Agent 定义
把原流程改成“人 + Agent + 系统”的协同方式，并写出 Agent 的输入、输出、边界。
未来流程草图、Agent 产品定义卡。
14:00
午休
建议保留一个可选任务：各组把上午的 Agent 定义整理成平台搭建输入。
下午直接进入平台练习。
14:30
模块四：平台 Agent 原型练习
依托平台做出第一版 Agent。可用“审核助手”作为现场示例，但方法可迁移到采购、质量、设备、合同、库存等场景。
平台 Agent 第一版和运行记录。
15:30
模块五：Agent 集成练习
设计 Agent 如何进入真实业务系统：入口、触发、上下文带入、结果写回、人工确认。
Agent 系统集成画布。
15:40
短休
讲师挑选 1 到 2 个平台运行结果，用于优化演示。
准备优化练习。
16:40
模块六：Agent 优化练习
用测试样本优化提示词、知识资料、输出格式、风险边界和人工确认项。
优化记录表和最小验证表。
17:00
小组路演与讲师点评
每组用一页方案讲清楚自己的智能体落地路径。
一页智能体落地方案。
MODULE DESIGN
每个部分的详细内容设计
下面这部分可以直接给课程开发团队做内容拆解。每一模块都包含讲什么、怎么讲、练什么、交付什么。
09:00-09:20
开场：什么是智能体，以及为什么落地难
内容设计
- 先讲清定义：智能体是围绕业务目标工作、能读取上下文、调用知识和工具、产出结果并交给人确认的 AI 工作单元。
- 再讲落地难点：流程位置不清、系统上下文断裂、责任边界模糊、验证样本缺失。
- 最后展示今天 6 个交付物，让学员知道不是听课，是围绕业务场景完成一套 Agent 落地方案。
非开发者讲法
把智能体比作“进入流程的 AI 岗位”。一个岗位能不能工作，不只看它聪不聪明，还要看它坐在哪里、拿什么资料、交给谁确认。
09:20-10:10
现状流程梳理：把模糊痛点变成业务事实
内容设计
- 教一张现状流程表：角色、活动、系统、输入、输出、痛点、是否可 AI 化。
- 强调不要写“效率低”，要写“谁每次要登录几个系统、查哪些字段、等谁确认”。
- 用“审核助手”做示范案例，说明如何把材料、规则、问题清单、修改建议、人工确认转成流程事实。
练习设计
- 每组选择一个业务场景：合同预审、报销审核、采购申请、质量异常、设备维修、库存预警、流程文件检查。
- 10 分钟独立填写，10 分钟组内补充，10 分钟讲师点评。
- 要求至少写出 5 个流程节点，且每个节点都有输入和输出。
讲师点评标准
看有没有具体角色、具体系统、具体信息、具体判断。如果只有“提交申请、审批通过”，说明还没进入可设计状态。
模块产出
一张现状流程表，为后面的 AI 机会点和未来流程做基础。
10:20-11:10
AI 机会点分析：判断哪里适合放智能体
内容设计
- 讲 AI 适合的 6 类动作：抽字段、查资料、比规则、汇总、生成草稿、风险提示。
- 讲 AI 不能自动做的 6 类动作：审批、付款、放行、承诺、改预算、改主数据。
- 引入机会点评分：高频、规则明确、资料可得、风险可控、结果可复核。
练习设计
- 在现状流程表上给每个节点打标签：AI 辅助、人工确认、系统自动、暂不适合。
- 每组挑出 1 个最适合进入下午设计的节点。
- 写清这个节点的输入、输出、失败风险。
课堂提醒
如果一个节点没有明确输入和输出，就不要急着设计 Agent。先补流程事实。
模块产出
AI 机会点清单和禁止点清单。禁止点要写进最终产品边界。
11:10-12:00
未来人机协同流程 + Agent 定义：上午完成平台练习的输入
内容设计
- 讲未来流程不是“让 AI 全自动做完”，而是重新分配业务人员、Agent、业务系统、复核人员的工作。
- 展示四条泳道：发起人、Agent、业务系统、复核/确认人员。
- 把 Agent 的产品定义提前完成：触发、材料、规则、输出、边界、确认人。
练习设计
- 把上午选出的业务节点放入未来流程。
- 写清 Agent 在哪里触发、读取什么上下文、输出什么结果。
- 标出人工断点：资料缺失、高风险、规则冲突、结论不确定、越权请求。
视觉呈现
建议用横向泳道图，避免复杂 BPMN 符号。Workflow 在这里弱化成“最小路径表达”，只用于说明 Agent 的前后衔接。
模块产出
未来人机协同流程草图 + Agent 产品定义卡，作为下午 30 分钟平台搭建的输入。
14:00-14:30
平台 Agent 原型练习：30 分钟做出第一版
内容设计
- 依托平台创建一个业务 Agent，现场示例可采用“审核助手”。
- 只配置最小可用内容：Agent 角色、业务资料、规则依据、输出格式、禁止动作。
- 现场跑 1 条样例，观察输出是否能形成可复核结果。
练习设计
- 把上午的 Agent 定义录入平台。
- 上传或粘贴低敏规则、样例材料或业务知识。
- 运行一次任务，记录第一版结果的问题。
非开发者讲法
平台练习只验证“能不能做出第一版业务结果”，不设计成按钮教学。非开发者最重要的是看懂输入、输出和边界。
模块产出
平台 Agent 第一版、样例运行截图或记录、第一版问题清单。
14:30-15:30
Agent 集成练习：1 小时设计它如何进入业务系统
内容设计
- 讲 Agent 不能只停在平台里，必须设计它进入哪个业务页面、哪个流程节点。
- 定义系统带入：业务单据、发起人、金额/对象、历史记录、附件状态、当前处理人。
- 定义结果回写：问题清单、依据、建议、风险等级、人工确认项。
练习设计
- 填写集成画布：嵌到哪里、谁触发、系统带入什么、输出给谁、是否写回。
- 画一个轻量集成图：业务系统 -> Agent -> 业务人员确认 -> 写回草稿。
- 列出课后需要 IT 确认的字段、权限、日志和测试环境。
课堂提醒
集成练习要比 Workflow 更重。Workflow 只画最小路径，重点是入口、触发、上下文带入、写回和人工确认。
模块产出
Agent 系统集成画布、轻量集成图、课后 IT 待确认清单。
15:40-16:40
Agent 优化练习：1 小时把第一版调到可用
内容设计
- 用第一版 Agent 的输出问题做优化，不空讲提示词。
- 优化五件事：规则依据、输出格式、风险边界、人工确认项、异常处理。
- 设计最小测试样本：正常、缺材料、高风险、规则冲突、越权请求、诱导性输入。
练习设计
- 每组选择 2 到 3 条测试样本跑 Agent。
- 记录失败原因：规则不清、资料缺失、输出太泛、边界越权、人工确认不明确。
- 修改 Agent 说明或业务规则，再复测一次。
边界提醒
优化不是追求“回答更漂亮”，而是让输出更可复核、更有依据、更知道什么时候停住交给人。
模块产出
优化记录表、最小验证表、Agent 第二版改进清单。
16:40-17:00
路演与点评：把分散模板合成一页落地方案
路演结构
- 业务痛点：为什么这个场景值得做。
- 未来流程：AI 插在哪里，谁确认。
- Agent 定义：输入、输出、边界。
- 集成验证：入口、写回、失败处理和测试样本。
点评标准
- 流程是否具体。
- 边界是否可控。
- 集成是否说得清。
- 验证是否覆盖异常。
最终产出
一页《智能体落地方案》，可以继续进入企业评审、产品需求澄清或开发对接。
收束金句
智能体不是放在聊天框里的魔法，而是放进流程里的新岗位。
FRAMEWORK VISUAL
建议课件里的核心图：一条落地链路
这张图要放在前 5 页内，帮助非开发者建立全局感：智能体落地不是从工具开始，而是从流程开始，最后落到验证。
图：从业务流程到智能体落地方案
每个箭头都对应课堂里的一个交付物。授课时可反复回到这张图，提醒学员当前正在完成哪一段。
PAGE BY PAGE
建议课件逐页概要
建议做 52 页左右的直播课件长页或可翻页课件。每页聚焦一个判断、一个图示或一个课堂动作，便于授课和现场跟练。
MATERIAL PACKAGE
配套学员材料建议
建议全部做成 Word / Excel / 在线表单三种形式之一。非开发者需要可直接填写的材料，而不是纯说明文档。
| 材料名称 | 使用时段 | 字段设计 | 课堂用途 |
|---|---|---|---|
| 业务流程现状表 | 09:20-10:10 | 角色、业务材料、系统、规则依据、输出、痛点、是否可 AI 化 | 把业务事实拆出来 |
| Agent 机会点清单 | 10:20-11:10 | 节点、AI动作、输入、输出、风险、优先级 | 筛选下午平台练习对象 |
| 未来人机协同流程模板 | 11:10-12:00 | 发起人、Agent、系统、确认人四条泳道 | 设计 Agent 插入点和人工断点 |
| Agent 定义卡 | 11:10-12:00 | 服务对象、触发条件、输入资料、业务规则、输出、不能做、验收指标 | 作为下午平台搭建输入 |
| 平台练习记录表 | 14:00-14:30 | Agent 角色、资料来源、输出格式、第一版结果、发现问题 | 记录平台 Agent 第一版 |
| 系统集成画布 | 14:30-15:30 | 嵌到哪里、谁触发、带入什么、写回什么、失败怎么办 | 支撑产品/IT 对接 |
| 优化记录表 | 15:40-16:40 | 问题、原因、修改动作、复测结果、仍需人工确认项 | 让平台练习形成迭代闭环 |
| 最小验证表 | 15:40-16:40 | 正常、缺材料、高风险、规则冲突、越权、诱导性输入 | 让 Agent 可测试 |
| 一页落地方案模板 | 16:40-17:00 | 业务场景、未来流程、Agent 定义、平台结果、集成、优化、下一步 | 小组路演和课后推进 |
COPY BLOCKS
课程开发说明
以下内容用于统一课程开发方向、视觉形态和交付边界，可作为开发沟通材料使用。
课程简介
课程名称：流程驱动智能体落地实训营 副标题：从业务流程梳理到 Agent 产品集成方案 课程定位： 本课程面向非开发者，重点帮助业务负责人、流程管理人员、产品经理和数字化骨干，把一个真实业务场景拆解成可评审、可开发、可验证的智能体落地方案。 课程开头需要先讲清两个问题： 1. 什么是智能体：围绕业务目标，读取上下文，调用知识和工具，按流程产出结果，并交给人确认的 AI 工作单元。 2. 为什么智能体落地难：概念误解、流程位置不清、系统上下文断裂、责任边界模糊、验证样本缺失。 课程不是 Prompt 技巧课，也不是平台按钮操作课。课程主线是： 智能体认知 -> 业务流程梳理 -> AI机会点 -> 未来人机协同流程与 Agent 定义 -> 平台 Agent 第一版 -> 系统集成练习 -> 优化与最小验证。 审核助手可作为下午平台练习的示例案例，但课程不局限于审核场景。
课程开发边界
开发边界： 1. 课堂不承诺现场接入真实 OA、ERP、MES、预算系统、采购系统或其他业务系统。 2. 课堂承诺产出一套可进入企业评审和产品/IT对接的智能体落地方案。 3. 所有术语必须对非开发者友好，少讲参数、接口、代码、模型细节，多讲流程节点、单据、角色、字段、确认、风险和验收。 4. 每个模块都必须有可填写模板，避免只有概念讲解。 5. Workflow 练习弱化，只作为表达 Agent 最小路径的工具；下午重点是平台练习、集成练习和优化练习。
A社风格视觉要求
视觉形态： 采用长页直播课件风格，而不是传统PPT堆字。 页面结构建议： 1. Hero强观点开场 2. 一张核心框架图 3. 阶梯式课程路径 4. 真实业务案例板 5. 模块练习卡 6. 可复制模板 7. 材料包清单 整体风格要求： 克制、高级、适合企业培训；不要做成花哨AI科技风；不要大量使用代码截图和技术控制台。
学员最终交付物
学员最终交付物： 一页《智能体落地方案》，包含： 1. 业务场景和痛点 2. 现状流程摘要 3. AI机会点和禁止点 4. 未来人机协同流程 5. Agent 产品定义 6. 平台 Agent 第一版运行记录 7. 系统集成方式 8. 优化记录和最小验证样本 9. 课后开发待确认清单 目标是让业务部门说得清，产品团队接得住，IT团队能评估，管理层能判断。
FINAL NOTE
这门课的记忆点要非常清楚
智能体不是放在聊天框里的魔法，而是放进流程里的新岗位。学员离开课堂时，应该知道自己下一步不是“再学一个工具”，而是拿着方案去做评审、试点和开发对接。
避免工具操作化
课程开发需避免把重点放在“平台按钮和参数配置”上。对非开发者而言，更重要的是把业务场景、流程位置、输入输出和责任边界说清楚。
让学员带着方案离场
最好的效果是：课后学员可以拿着一页方案去找产品、IT、数字化团队，说清楚这个智能体应该放在哪里、读取什么、输出什么、谁确认、怎么验证。