智能体构建实操：OpenClaw + Agent Skills + Seedance + RAG 案例实操
**第一天：智能体（AI Agent）基础与OpenClaw技术 **
- 第一部分：智能体（AI Agent）概念与未来趋势 1.1 AI Agent定义、核心特征（自主性、感知力、行动力）及与传统AI（如聊天机器人）的区别 1.2 AI Agent发展现状与未来展望：从个人助理到企业级应用 1.3 近期产业大事记分析：OpenClaw、Claude插件、Seedance 2.0带来的启示
- 第二部分：OpenClaw环境搭建与基础操作 2.1 OpenClaw概述：项目背景、核心功能（电脑操控、任务自动化）与应用场景 2.2 实操：在Windows/Mac系统中安装与配置OpenClaw（权限设置、安全注意事项） 2.3 实操：通过通讯软件（WhatsApp/Telegram）实现与OpenClaw的首次远程交互
- 第三部分：OpenClaw实战：生活与工作自动化（一） 3.1 案例实操：自动化信息检索与整理（如：搜集指定主题新闻并生成摘要） 3.2 案例实操：自动化文件处理与归档（如：定时整理桌面文件、重命名、分类存储） 3.3 案例实操：远程控制电脑执行预定任务（如：定时关机、开启特定软件）
- 第四部分：OpenClaw实战：生活与工作自动化（二） 4.1 案例实操：模拟用户行为（如：自动填写表单、网页点击操作） 4.2 案例实操：结合API实现复杂任务链（如：获取天气信息 -> 更新日程表 -> 发送提醒） 4.3 案例实操：电商比价与购买流程模拟（从接收指令到完成下单的完整流程演示）
- 第五部分：OpenClaw进阶与安全讨论 5.1 OpenClaw脚本编写基础：自定义复杂任务序列与逻辑判断 5.2 OpenClaw的局限性及故障排查技巧（如：界面元素变化、权限问题） 5.3 围绕OpenClaw的安全与伦理讨论：授权风险、隐私保护、使用规范
第二天：智能体核心技能（Agent Skills）深度拆解
- 第一部分：智能体核心技能全景图 1.1 规划能力：任务分解（Chain of Thought）、自我反思与修正 1.2 记忆能力：短期记忆（上下文窗口）、长期记忆（向量数据库存储） 1.3 工具使用能力：API调用、代码执行、访问外部知识库
- 第二部分：规划与推理技能实战 2.1 实操：使用LangChain或类似框架实现基于ReAct模式的智能体（思考-行动-观察循环） 2.2 实操：设计提示词引导智能体完成多步骤复杂任务（如规划一次旅行：查机票、订酒店、做攻略） 2.3 实操：实现智能体的自我纠错机制，当工具调用失败时重新规划
- 第三部分：记忆与上下文管理技能 3.1 实操：实现智能体的对话历史管理（缓存、摘要、裁剪） 3.2 实操：集成向量数据库（如Chroma、FAISS）为智能体构建外部长期记忆 3.3 实操：让智能体在对话中“记住”用户偏好，并在后续交互中应用
- 第四部分：工具调用（Function Calling/Tool Use）技能实战 4.1 实操：定义和使用自定义工具（如：查询内部数据库、发送邮件、计算器） 4.2 实操：让智能体根据用户指令，动态选择并组合调用多个工具完成任务 4.3 实操：构建一个简单的“个人财务助理”智能体，可查询余额、记录支出、分析消费
- 第五部分：智能体技能综合演练 5.1 设计一个需要综合运用规划、记忆和工具调用技能的复杂任务场景 5.2 分组实操：各组根据场景需求，设计并搭建一个具备特定技能的智能体原型 5.3 成果展示与点评：分析各组方案的优劣，探讨技能组合的最佳实践
第三天：检索增强生成（RAG）与知识库构建
- 第一部分：RAG技术原理与价值 1.1 RAG基本概念：解决大模型知识陈旧、幻觉问题的有效方案 1.2 RAG核心流程：索引（Indexing）、检索（Retrieval）、生成（Generation） 1.3 RAG与智能体的关系：RAG作为智能体的“知识大脑”和“长期记忆”
- 第二部分：数据加载与处理 2.1 实操：使用LangChain或LlamaIndex加载多种格式数据（PDF、TXT、网页、数据库） 2.2 实操：文本分割策略（按字符、按语义、递归分割）与参数调优 2.3 实操：元数据提取与管理，为后续精准检索打下基础
- 第三部分：向量化与索引构建 3.1 实操：选择并使用Embedding模型（如OpenAI Embeddings、国产模型）将文本向量化 3.2 实操：构建并管理向量索引（以Chroma/FAISS为例，讲解增删改查操作） 3.3 实操：索引优化技巧（多路索引、层级索引）介绍
- 第四部分：检索与生成优化 4.1 实操：实现多种检索方式（相似度检索、MMR最大边际相关性检索） 4.2 实操：设计并优化检索提示词，将检索到的上下文有效融入LLM生成过程 4.3 实操：RAG评估与调优：如何衡量检索质量（Hit Rate, MRR）和生成质量（答案相关性与正确性）
- 第五部分：构建企业级知识库问答助手 5.1 需求分析：设计一个面向内部员工的“企业政策与制度”问答助手 5.2 实操：加载企业文档（员工手册、报销制度、休假政策等），构建专用知识库 5.3 实操：搭建完整的RAG问答链路，并测试其在真实问题上的表现
第四天：Seedance + RAG 智能体综合案例（一）
- 第一部分：Seedance 2.0 模型深度解读与接入 1.1 Seedance 2.0 技术特点：大师级分镜、构图、节奏，世界领先的视频生成能力 1.2 Seedance 2.0 对影视、广告、营销等行业带来的颠覆性影响分析 1.3 实操：获取Seedance 2.0 API访问权限，理解API文档与调用方式
- 第二部分：案例设计：AI影视广告创意助手 2.1 案例目标：搭建一个智能体，根据用户输入的产品/故事梗概，自动生成视频广告脚本及分镜草稿 2.2 功能拆解：需求理解 -> 创意生成 -> 分镜脚本撰写 -> 视频素材（Seedance）生成 2.3 数据结构设计：定义用户输入格式、中间数据（创意点、分镜描述）格式
- 第三部分：构建“创意大脑”：RAG知识库搭建 3.1 数据准备：收集经典广告案例、电影剧本、分镜脚本、创意方法论等文档 3.2 实操：构建一个包含“经典广告案例库”和“影视创作理论库”的专用RAG知识库 3.3 实操：设计元数据，以便按风格、产品类型、导演风格等进行检索
- 第四部分：智能体规划与技能实现 4.1 实操：定义智能体的主规划流程（接收需求 -> 检索知识库 -> 生成创意 -> 细化分镜） 4.2 实操：实现“创意生成”技能，调用LLM结合检索到的案例生成多个创意方向 4.3 实操：实现“分镜细化”技能，调用LLM将选定创意扩展为详细的分镜头描述（包含景别、运镜、画面内容）
- 第五部分：整合与初步测试 5.1 实操：将RAG模块、LLM调用、智能体规划流程整合为一个连贯的Chain/Graph 5.2 实操：对整合后的智能体进行初步测试，输入简单产品信息，观察输出结果 5.3 问题排查与调试：针对输出不佳的情况，分析是检索、规划还是生成环节的问题
第五天：Seedance + RAG 智能体综合案例（二）与未来展望
- 第一部分：集成Seedance视频生成能力 1.1 实操：将Seedance API封装为智能体的一个“视频生成”工具 1.2 实操：设计提示词，将分镜头描述转换为适合Seedance模型的高质量Prompt 1.3 实操：调用Seedance API，根据分镜Prompt生成视频片段，并处理返回结果
- 第二部分：完善案例：构建完整的“AI影视广告创意助手” 2.1 实操：连接所有模块，实现从“产品名/一句话梗概”到“分镜脚本+示例视频片段”的完整流程 2.2 实操：增加结果展示功能（如在Notebook或简单Web界面中展示文本和视频） 2.3 案例优化：探讨如何加入用户反馈机制，让智能体根据反馈学习改进
- 第三部分：AI智能体的前沿趋势与挑战 3.1 多模态智能体的发展：图像、视频、音频的融合理解与生成（以Seedance为例） 3.2 AI智能体的安全、对齐与伦理挑战：自主性增强带来的风险与控制问题 3.3 AI智能体对经济和社会的影响：从企业增效、软件行业变革到就业结构重塑
- 第四部分：AI智能体的部署与运维思考 4.1 智能体应用的部署方案简介（云端、本地、边缘计算） 4.2 智能体性能监控、日志分析与持续改进的策略 4.3 从“演示”到“产品”：打造一个可靠、可扩展的智能体应用所需考虑的非功能性需求（安全、成本、响应速度）
- 第五部分：课程总结与展望 5.1 五天课程核心知识点与技能回顾 5.2 学员自由提问与互动交流 5.3 拓展学习资源推荐与后续学习路径建议
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
