业务人员已经听过很多 AI 概念，但还不知道如何把真实工作拆成可落地场景。
为什么需要这门课
知道 AI 很容易，把 AI 变成业务场景却需要方法
团队容易停留在 Prompt 和内容生成，缺少从业务对象、知识和流程出发的设计方法。
业务、科技和数据角色对同一个 AI 场景的语言不同，需求很难转成可验证方案。
知识库、Skill 和 Agent 听起来很热，但缺少一张能连接业务价值和落地路径的蓝图。
培训收获
让团队从“听懂 AI”走到“设计自己的 AI 应用场景”
- 理解大模型、Prompt、上下文、知识库、Skill 与 Agent 之间的关系。
- 能从客户响应、方案产出、知识复用、分析判断和流程协作中识别 AI 机会。
- 学会用本体论梳理业务对象、属性、关系、规则和人工把关点。
- 带走一张业务 AI 场景蓝图，用于后续试点沟通、方案评审和最小验证。
课程安排
5 小时，上午集中讲解，下午分组共创与方案收口
9:30-9:4001
建立共同目标
开场与学习路径
说明一天主线：理解 AI、看懂业务结构，再把场景转成知识库、Skill 与 Agent 蓝图。
9:40-10:1002
看懂 AI 能力边界
AI 基础认知与案例体验
讲解大模型、Token、Prompt、上下文和生成机制，用业务案例建立直观感受。
10:10-10:3503
从提问走向设计
Prompt 与上下文工程
讲清好问题、好背景、好约束和好输出格式如何决定 AI 输出质量。
10:35-11:0004
让企业知识进入 AI
RAG 与企业知识库
讲解为什么企业 AI 不能只靠通用模型，还需要产品资料、案例、方案、FAQ 等知识库。
11:00-11:3005
形成落地框架
本体论、Skill 与 Agent 框架
讲解业务对象、关系、规则如何构成本体论；Skill 如何封装能力；Agent 如何串联知识、工具和流程。
14:00-14:5506
从工作中找机会
分组梳理应用场景
每组提出 2-3 个场景，写清使用角色、当前任务、主要痛点、AI 介入点和业务价值。
14:55-15:2507
筛出值得验证的场景
场景汇报、点评与筛选
各组简短汇报，现场点评，并选择一个重点场景继续设计。
15:35-16:1008
把业务结构讲清楚
本体论与知识库设计
围绕重点场景，画出对象、属性、关系、规则，并列出所需知识来源。
16:10-16:3509
把方案串成流程
Skill 与 Agent 设计
把可重复能力封装为 Skill，再设计 Agent 如何调用知识库、Skill、工具和人工审批节点。
16:35-17:0010
带走可讨论的方案
最终蓝图汇报与行动收口
每组形成一张业务 AI 场景蓝图，并明确下一步验证动作。
核心方法
从业务场景，到本体论、知识库、Skill 和 Agent
业务 AI 场景蓝图
一个可落地的 AI 应用，不只是“写一个 Prompt”。它需要说清业务角色、任务目标、知识来源、业务对象、规则边界、工具调用和人工确认点。
先说清楚谁在什么情境下需要 AI
从角色、任务、痛点和价值入手，避免一上来就讨论工具。
让 AI 理解业务对象和关系
梳理客户、产品、需求、规则、流程等核心概念，形成业务语义底座。
把文档、案例和经验变成可调用资产
识别知识来源、维护责任、标签结构、权限边界和过期风险。
用 Skill、工具和人工节点串成工作流
明确 AI 自动做什么、调用什么、何时停下来交给人确认。
工作坊产出
每组带走一张可继续推进的业务 AI 场景蓝图
业务 AI 场景清单
每组提出 2-3 个真实工作场景，并按价值、知识可得性和风险可控性筛选。
业务本体模型
围绕一个重点场景画出对象、属性、关系、规则和人工把关点。
知识库与 Skill 设计
列出需要沉淀的资料、案例、FAQ、模板，以及可封装的稳定能力。
Agent 蓝图与验证动作
明确 Agent 的输入、步骤、工具调用、输出物和两周内最小验证方案。
讲师
吴穹 Adam
北京大学软件工程博士｜Agilean 创始人兼首席顾问
长期服务大型组织研发转型、业务架构、工程效能提升与 AI 应用落地。课程强调从组织真实场景出发，把 AI 认知、业务建模和可验证方案连接起来。
现场研讨问题
下午共创会围绕真实业务问题展开
适合对象
适合正在把 AI 从概念认知推向业务场景设计的协同团队
- 业务侧产品创新人员：负责新产品、新服务、新流程设计，希望借助 AI 发现业务创新机会。
- 科技侧 ITBP / 业务伙伴：连接业务诉求与技术方案，将问题转化为 AI 场景、系统需求和数据需求。
- 前置业务与方案人员：贴近客户和一线部门，负责需求澄清、场景挖掘和方案前置设计。
- 数据分析与经营分析人员：负责指标、客户、风险或经营分析，探索数据、知识库与 Agent 的结合。
让业务团队不只是听懂 AI，而是开始设计自己的 AI 应用场景。