你将获得
“1. 掌握 Prompt 设计原则与进阶技巧（CoT/ToT）及实战应用
2. 理解 RAG 基础流程，学会知识库搭建与向量检索应用
3. 明晰 Single/Multi-Agent 概念，掌握智能体设计方法
4. 熟练使用 Stable Diffusion 等工具，完成生图与模型微调
5. 学会用 Coze 搭建单 / 多智能体，实现调试与多平台发布”
课程介绍
本课程聚焦 AIGC 产品经理核心技能培养。从 Prompt 工程切入，详解设计原则、思维链等进阶技巧及实战应用。系统讲解 RAG 基础流程与知识库搭建（文档预处理、向量数据库等）。深入解析 Single/Multi-Agent 概念，结合 Agent Studio 平台掌握智能体设计。涵盖文生图 / 图生图技术，包括 Stable Diffusion 使用、LoRA 微调及 ComfyUI 控制。最后通过 Coze 实战，从单智能体搭建到多智能体节点配置、调试，实现飞书 / 微信平台发布，全面提升 AIGC 产品落地技能。
课程目录
"1. Prompt / PE 工程
- 什么是 Prompt，什么是好的 Prompt？
- Prompt 基础：设计原则与结构框架
- Prompt 进阶：思维链（CoT）与思维树（ToT）
- Prompt 实战：实际应用场景中如何应用 Prompt
- RAG
- 什么是 RAG，RAG 解决什么问题？
- RAG 基础：词嵌入 Embedding，RAG 流程
- RAG 进阶：知识库搭建：文档预处理、向量数据库、向量检索算法
- RAG 实战：实际应用场景中如何应用 RAG
- Single Agent / Multi-Agent
- 大模型应用 = 数据 /PE + 算法 / 通用大模型 + 算力 /GPU + 平台 / 大模型精调平台
- 工欲善其事，必先利其器，先讲讲 Agent Studio 大模型开发平台
- 从 Copilot 到 Agent（agent 概念，原理，和 Copilot 的对比）
- Coze 和他的变量，Function Calling，知识库，数据库，工作流
- Single-Agent vs Multi-Agent
- 如何写好 Multi-Agent
- AIGC 文生图 / 图生图
- CV 算法和 AIGC 生图工具的应用场景分析
- Stable Diffusion 生图的过程精讲
- 实战：Stable Diffusion 的 LoRA 模型使用
- 实战：使用自己的数据集做 Stable Diffusion 的 LoRA 模型微调
- 实战：基于 ComfyUI 精准控制图像生成
- 用 Coze 手搓一个智能体
- 实战 1：用 coze 搭建一个单智能体（入门）
- 扣子是什么，可以做什么
- 5 分钟搭建一个最简单的 bot
- prompt：bot 的身份和目标
- 插件：引入外部能力
- 知识库：知识与记忆能力
- 工作流： bot 应该按什么流程处理信息
- 实战 2：用 coze 搓一个多智能体（进阶）
- 切换到多 Agent 模式
- 配置和添加节点
- 调试与发布：发布到飞书与微信的 bot"
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讲师
刘海丰
某头部大厂部门技术负责人
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