企业级 AI 产品设计实战

课程大纲

以下为模块标题与核心要点，完整大纲（含细分小节、案例与练习）可联系咨询。

1. 模块 1 · AI 在企业级应用中的实践

   3h
   • · AI 与 LLM 概述：厘清 LLM ≠ AI，理解语义理解、内容生成、逻辑推理与记忆的能力及边界
   • · LLM 企业级应用能力：Agent 产品演示、知识管理与 RAG、数据分析与 ChatBI
   • · AI Native 应用与 Ontology 本体论：软件从 for Human 到 for AI，业务对象语义化封装
   • · 企业落地 4×5 分析框架与前沿展望（Headless CRM、Palantir 数字孪生、Native AI 组织协同）

2. 模块 2 · 基于场景和痛点的 AI 机会洞察

   3h
   • · 识别并理解用户：多角色涉众识别、涉众象限、用户画像 vs 客户画像
   • · 场景地图绘制五步法（画像用户 → 业务目标 → 关键任务 → 用户旅程 → 场景变体）
   • · 从用户旅程找 AI 机会点：痛点/爽点/痒点，用「确定性 × 容错率」四象限定解决思路

3. 模块 3 · B 端 AI 产品形态与人机协同设计

   3h
   • · 人机交互发展阶段与挑战：CUI/GUI 全维度对比、人在回环、解释/信任/责任三问
   • · 「六脉神剑」：封装 API、CUI 嵌 GUI、Chat、Copilot 及主动/被动介入六种形态
   • · 移动端 AI 交互设计与人机交互的未来（GUI 作为 AI 执行任务的「脚手架」）

4. 模块 4 · 智能体产品设计实战

   3h
   • · 智能体设计 10 要素（角色、编排、工具调用、记忆、生命周期、评估、治理、组织归属等）
   • · 提示词工程与智能体编排：八部分提示词结构、Workflow vs 自主 Agent、编排四级别
   • · 工具调用（MCP/CLI）、长短期记忆与 4 种生命周期
   • · 产品评测、治理与上线跟踪：黄金测试集金字塔、监控指标体系、Trust Layer 安全策略