智能体项目开发实战（扣子）（微课版）-教案

智能体项目开发实战（扣子）（微课版）教学参考教案配套教材|共8个教学单元|高职公共课程目录右键目录，选择"更新域"可刷新页码目录 2项目1智能体开发快速入门 9一、课程基本信息 9二、三维教学目标 9（一）知识目标 9（二）能力目标 9（三）素养目标 10三、教学重难点 10四、教学方法与手段 10（一）教学方法 10（二）教学手段 10五、教学资源准备 11六、教学过程设计 11七、课后作业与拓展 13（一）必做作业 13（二）选做作业 13（三）拓展资源 13八、教学评价设计 14九、教学反思（课后填写） 14项目2为智能体赋能——插件扩展、工作流编排与卡片呈现 15一、课程基本信息 15二、三维教学目标 15（一）知识目标 15（二）能力目标 16（三）素养目标 16三、教学重难点 16四、教学方法与手段 17（一）教学方法 17（二）教学手段 17五、教学资源准备 17六、教学过程设计 17七、课后作业与拓展 20（一）必做作业 20（二）选做作业 21（三）拓展资源 21八、教学评价设计 21九、教学反思（课后填写） 22项目3基于知识库打造精准、可靠的智能体 23一、课程基本信息 23二、三维教学目标 23（一）知识目标 23（二）能力目标 23（三）素养目标 24三、教学重难点 24四、教学方法与手段 24（一）教学方法 24（二）教学手段 24五、教学资源准备 25六、教学过程设计 25七、课后作业与拓展 28（一）必做作业 28（二）选做作业 28（三）拓展资源 28八、教学评价设计 28九、教学反思（课后填写） 29项目4为智能体注入记忆能力 30一、课程基本信息 30二、三维教学目标 30（一）知识目标 30（二）能力目标 31（三）素养目标 31三、教学重难点 31四、教学方法与手段 32（一）教学方法 32（二）教学手段 32五、教学资源准备 32六、教学过程设计 32七、课后作业与拓展 36（一）必做作业 36（二）选做作业 36（三）拓展资源 36八、教学评价设计 36九、教学反思（课后填写） 37项目5开发多模态智能体 38一、课程基本信息 38二、三维教学目标 38（一）知识目标 38（二）能力目标 38（三）素养目标 39三、教学重难点 39四、教学方法与手段 40（一）教学方法 40（二）教学手段 40五、教学资源准备 40六、教学过程设计 40七、课后作业与拓展 44（一）必做作业 44（二）选做作业 44（三）拓展资源 44八、教学评价设计 44九、教学反思（课后填写） 45项目6搭建复杂的工作流与智能体 46一、课程基本信息 46二、三维教学目标 46（一）知识目标 46（二）能力目标 46（三）素养目标 47三、教学重难点 47四、教学方法与手段 47（一）教学方法 47（二）教学手段 48五、教学资源准备 48六、教学过程设计 48七、课后作业与拓展 51（一）必做作业 51（二）选做作业 51（三）拓展资源 52八、教学评价设计 52九、教学反思（课后填写） 52项目7开发低代码应用 53一、课程基本信息 53二、三维教学目标 53（一）知识目标 53（二）能力目标 53（三）素养目标 54三、教学重难点 54四、教学方法与手段 55（一）教学方法 55（二）教学手段 55五、教学资源准备 55六、教学过程设计 55七、课后作业与拓展 58（一）必做作业 58（二）选做作业 58（三）拓展资源 59八、教学评价设计 59九、教学反思（课后填写） 59项目8扣子AI编程入门 60一、课程基本信息 60二、三维教学目标 60（一）知识目标 60（二）能力目标 61（三）素养目标 61三、教学重难点 61四、教学方法与手段 62（一）教学方法 62（二）教学手段 62五、教学资源准备 62六、教学过程设计 62七、课后作业与拓展 65（一）必做作业 65（二）选做作业 66（三）拓展资源 66八、教学评价设计 66九、教学反思（课后填写） 66智能体项目开发实战（扣子）（微课版）—教学参考教案—PAGE1—项目1智能体开发快速入门一、课程基本信息课程名称智能体项目开发实战（扣子）教学单元项目1智能体开发快速入门授课对象高职各专业学生（公共基础课）计划学时6学时（240分钟）教学场所多媒体机房（每人一台计算机，可连接互联网）单元定位本单元是课程的开篇项目，引导学生认识智能体的概念、应用场景与核心工作原理，了解扣子编程平台架构，熟悉扣子编程低代码开发环境，掌握智能体从创建到发布的全流程，为后续深入学习奠定基础。二、三维教学目标（一）知识目标认识智能体，了解智能体的核心能力（自主决策与规划、工具调用与行动、多模态交互与适应、记忆与持续学习）和应用场景；了解扣子编程平台架构（空间、项目、资源库）及低代码开发的优势；了解智能体的开发流程（创建智能体、编写提示词、添加技能、测试与调试、发布与部署）。（二）能力目标熟悉扣子编程低代码开发环境（主页、项目开发、模板商店、作品社区等）；能够开发简单智能体（创建智能体、编写提示词、添加插件技能、测试调试）；能够为智能体选择合适的模型并设置模型参数；熟悉智能体从创建到发布的全流程，包括设置开场白和快捷指令以提升对话体验。（三）素养目标培养AI伦理意识，认识智能体开发中的伦理边界；探索AI应用价值，理解智能体在新质生产力发展中的作用；培养项目开发规范意识，养成提示词编写与智能体迭代的良好习惯。三、教学重难点教学重点智能体的基本概念与"感知—决策—行动"循环；扣子编程低代码开发环境；智能体的创建流程；提示词的编写与优化方法；模型选择与参数设置。教学难点理解智能体的核心组件（感知、决策、动作、记忆）与工作机制；编写高质量的系统提示词；为智能体选择合适的模型并合理设置参数；提升智能体对话体验（开场白与快捷指令）。教学关键通过实例演示与任务驱动相结合的方式，采用"教师示范—学生模仿—独立操作"的三段式教学法。四、教学方法与手段（一）教学方法项目引入法：以智能客服、AI助手等真实案例引入课程；任务驱动法：围绕"创建第一个智能体"任务展开教学；示范教学法：教师演示关键操作步骤；小组协作法：鼓励同桌互助、小组讨论。（二）教学手段多媒体课件（PPT）配合屏幕广播演示；扣子平台在线实操环境；教材配套微课视频辅助学习。五、教学资源准备硬件多媒体机房、投影仪、教师演示电脑、学生用计算机（每人1台）软件Web浏览器（Chrome/Edge）、扣子编程平台（）网络机房接入互联网，带宽≥50Mbps，可正常访问教学资料教材项目1内容、PPT课件、教学演示账号、微课视频模型资源扣子平台内置大语言模型（无需额外申请）六、教学过程设计教学环节教学内容与活动设计意图环节1课程导入（15分钟）1.播放AI智能体应用短视频（智能客服、出行顾问、AI英语外教等，对应教材表1-1）；2.提出问题："什么是智能体？""为什么大模型需要智能体？""你在生活中接触过哪些AI应用？"；3.展示扣子编程首页，介绍扣子编程作为新一代AI项目开发平台的定位，区分低代码开发与AI编程；4.明确本单元学习目标与任务，强调从智能体开始学习AI项目开发。通过真实案例激发学习兴趣，建立对智能体和扣子编程平台的初步认知。环节2知识讲解（35分钟）1.讲解为什么需要智能体：大模型是"大脑"，智能体为其装上"眼睛""耳朵"和"双手"（对应教材1.1.1）；2.讲解智能体的定义：能感知环境、理解目标、规划行动并执行任务的智能实体（对应教材1.1.2）；3.详解智能体核心能力：自主决策与规划、工具调用与行动、多模态交互与适应、记忆与持续学习；4.讲解"感知—决策—行动"循环工作原理及核心组件（感知、决策、动作、记忆组件，对应教材图1-1、图1-2）；5.介绍国内主要智能体开发平台（表1-2），强调扣子编程适合初学者的原因。建立智能体概念的理论知识框架，理解智能体工作机制，了解主流开发平台。环节3实操演示（30分钟）1.讲解扣子编程低代码开发模式与AI编程模式的区别，介绍低代码开发的优势（对应教材1.1.5、1.2）；2.讲解扣子编程平台架构：空间（个人空间）、项目（智能体与AI应用）、资源库（对应教材图1-3）；3.演示注册与登录扣子编程流程；4.演示熟悉低代码开发界面：主页、项目开发、模板商店、作品社区（对应教材【同步训练1-1】）；5.强调操作中的常见问题和注意事项。熟悉扣子编程低代码开发环境，为后续智能体开发奠定操作基础。环节4学生实操（90分钟）1.教师演示智能体完整开发流程（对应教材1.3、案例实战1-1，以"AI教育助手"为例）：①创建智能体（标准创建方式，输入名称、功能介绍、生成图标）；②编写提示词（角色、技能、限制，演示AI优化功能）；③添加技能（添加"代码执行器"和"WebSearchAPI"插件）；④测试与调试（预览与调试面板对话测试）；⑤发布与部署（发布到扣子商店）。2.演示使用自然语言创建智能体的方法（对应教材【同步训练1-2】）。3.演示通过模板搭建智能体（对应教材【同步训练1-3】）。4.强调操作中的常见问题和注意事项。通过完整演示让学生掌握智能体从创建到发布的全流程，建立操作的整体认知。环节5成果展示（20分钟）1.讲解提示词的分类（系统提示词与用户提示词的区别，对应教材表1-3）；2.讲解提示词的基本组成（角色设定、功能和流程、限制、回复格式，对应教材表1-4）和Markdown语法；3.演示基于提示词模板编写提示词并优化（对应教材【同步训练1-4】）；4.讲解模型选择原则（对应教材1.5）：选择支持所需能力的模型，使用模型对比调试功能；5.讲解模型参数设置（生成多样性、输入输出设置、深度思考等，对应教材表1-5）；6.演示设置开场白（文案+预置问题）和配置快捷指令（对应教材1.6、同步训练1-6、1-7）。掌握提示词编写优化方法、模型选择与参数设置，学会提升对话体验的技巧。环节6知识拓展（30分钟）1.学生独立从零开始开发一个智能体（主题自选，如知识问答、学习助手等）；2.任务要求：①创建智能体并设置基本信息；②编写提示词（可使用AI优化）；③添加至少一个插件技能；④进行对话测试与调试；⑤选择合适模型并设置参数；⑥设置开场白和快捷指令；⑦发布到扣子商店。3.教师巡回指导，及时解答学生疑问；4.鼓励同桌之间相互测试智能体效果。在实践中巩固全流程知识，培养独立开发智能体的能力。环节7总结提升（20分钟）1.梳理本单元核心知识点（智能体概念与"感知—决策—行动"循环、扣子编程低代码开发环境、智能体开发全流程、提示词编写与优化、模型选择与参数设置、开场白与快捷指令设置）；2.邀请2-3名学生展示已发布的智能体，其他同学体验并提出改进建议；3.教师点评，肯定亮点、指出改进方向；4.布置课后作业（对应教材1.7课后实践）和预习任务；5.预告下一单元内容（为智能体赋能——插件扩展、工作流编排与卡片呈现）。巩固知识形成体系，通过展示交流增强成就感，做好项目衔接。七、课后作业与拓展（一）必做作业注册扣子账号（如未完成），熟悉扣子编程低代码开发环境；从零开始开发一个简单的知识问答智能体，熟悉智能体基本开发流程（对应教材1.7课后实践1、2）。（二）选做作业为知识问答智能体设置开场白和快捷指令，提升用户对话体验（对应教材1.7课后实践3）；基于模板商店提供的信息处理类"智能搜索"模板，创建一个新的智能体（对应教材1.7课后实践4）。（三）拓展资源扣子编程官方文档：/docs扣子商店：/store/agent教材配套微课视频八、教学评价设计评价维度评价内容权重评价方式课堂参与度课堂出勤、回答问题、小组讨论表现15%过程性评价实操完成度智能体创建完整性、提示词编写质量、插件技能添加、模型选择合理性、对话测试效果、发布情况45%实操考核成果展示智能体功能展示、提示词优化思路、对话体验设计、表达清晰度20%展示评价课后作业智能体优化质量、课后实践完成情况、学习总结20%作业评价九、教学反思（课后填写）教学效果评估（记录本单元教学目标达成情况，学生整体学习效果）问题与改进（记录教学过程中出现的问题及改进措施）学生反馈（记录学生的意见、建议和学习感受）后续调整（针对下一单元教学的调整计划）

项目2为智能体赋能——插件扩展、工作流编排与卡片呈现一、课程基本信息课程名称智能体项目开发实战（扣子）教学单元项目2为智能体赋能——插件扩展、工作流编排与卡片呈现授课对象高职各专业学生（公共基础课）计划学时6学时（240分钟）教学场所多媒体机房（每人一台计算机，可连接互联网）单元定位本单元是课程的核心能力拓展项目。项目1初步构建了能够理解指令的智能体，但此类智能体的能力还停留在"对话"层面。本项目通过为智能体添加插件、编排工作流、设计对话流和配置卡片，系统性地拓宽智能体的能力边界，使其从"能说会道"的聊天伙伴，变为"能干实事"的智能助手。引导学生理解插件的概念与分类、掌握工作流与对话流的编排方法、了解卡片的概念和用法。二、三维教学目标（一）知识目标理解插件的概念并了解其分类（官方插件、自定义插件），理解插件中工具、输入参数和输出参数的概念；理解工作流与对话流的流程，理解工作流的逻辑结构（基本节点、处理节点与逻辑节点、数据流）；了解卡片的概念和用法，理解卡片在提升信息密度与用户体验方面的作用；理解对话流与工作流的区别，了解对话流的记忆功能和多轮对话特性。（二）能力目标能够为智能体添加插件（官方插件和自定义插件），理解插件参数的配置方法；掌握工作流的基本编排方法，能够使用大模型节点、插件节点、代码节点等处理节点和选择器节点、循环节点等逻辑节点搭建工作流；能够设计对话流，利用对话记忆功能实现有上下文的连续对话；能够运用卡片优化输出界面，将插件返回的数据通过卡片进行结构化展示；能够测试、调试并发布工作流和对话流，能够在智能体中正确调用工作流和对话流。（三）素养目标培养严谨、细致的工作作风，在插件配置、工作流编排中注重细节和准确性；培养流程化工程思维，学会将复杂任务拆解为有序、可执行的步骤；培养接口规范意识，理解插件API标准和数据类型规范。三、教学重难点教学重点插件的添加与参数配置方法（输入参数和输出参数）；工作流的逻辑结构（开始节点、结束节点、处理节点、逻辑节点）和节点间的数据流转；选择器节点和循环节点的使用；对话流的记忆功能配置；卡片的数据绑定方法。教学难点理解工作流中节点之间的数据流转（变量传递、数据类型匹配）；使用选择器节点实现分支流程（if...else逻辑）和使用循环节点处理批量任务；区分工作流与对话流的适用场景；为插件绑定卡片并进行数据映射。教学关键采用"分步拆解—逐步组合"的教学策略，将复杂流程分解为可管理的子任务；通过教材案例实战（双语社交文案生成器、智能应答助手、古诗逐句赏析器、AI健身教练）由浅入深地展开教学；利用工作流试运行和日志功能帮助学生理解数据流转和排查问题。四、教学方法与手段（一）教学方法任务分解法：将每个任务分解为多个子步骤逐一讲解；对比教学法：对比不同节点的功能差异（如选择器vs意图识别）；问题导向法：通过实际问题驱动学习（如"如何让智能体查询实时天气？""如何自动批量处理数据？"）；项目式学习：以任务为单元组织教学内容。（二）教学手段多媒体课件配合平台实时演示；扣子编程平台在线实操环境；教材配套微课视频辅助学习。五、教学资源准备硬件多媒体机房、投影仪、教师演示电脑、学生用计算机（每人1台）软件Web浏览器（Chrome/Edge）、扣子编程平台（）网络机房接入互联网，带宽≥50Mbps教学资料教材项目2内容、PPT课件、教学演示账号、微课视频、示例工作流文件模型资源扣子编程内置大语言模型（需选择支持工具调用的模型）、插件市场资源六、教学过程设计教学环节教学内容与活动设计意图环节1课程导入（10分钟）1.回顾项目1核心内容（智能体从创建到发布的全流程）；2.提出问题："项目1构建的智能体能理解指令，但面临查询实时股价、自动生成工作报告等复杂任务时，仅靠大模型就显得力不从心了，如何突破这一瓶颈？"3.展示本单元最终效果：一个能调用插件查询天气、能批量处理古诗赏析、能进行多轮对话的智能助手；4.明确学习目标：通过为智能体添加插件、编排工作流、设计对话流和配置卡片，系统性拓宽智能体的能力边界。温故知新，通过问题引出本单元学习主题——为智能体赋能。环节2知识讲解2.1插件（30分钟）1.讲解什么是插件：插件本质上是一个工具集，通过标准API把外部服务连接到智能体（对应教材2.1.1）；2.讲解插件的主要特点（功能聚合、即插即用、规范接入）和插件中工具的概念；3.讲解插件分类（官方插件vs资源库插件，对应教材图2-2）；4.讲解插件的基本用法：选择添加插件→配置参数→编写提示词说明用法→确认模型支持工具调用→测试检查（对应教材2.1.3）；5.详解插件参数：输入参数（入参）和输出参数（出参）的概念与配置方法（对应教材图2-3）。建立插件的概念体系和操作方法的理论知识框架。环节3实操演示2.1插件（30分钟）1.教师演示为智能体添加插件（对应教材【同步训练2-1】）：创建"信息查询助手"智能体→添加"头条搜索"插件（search工具）→添加"墨迹天气"插件（DayWeather工具）→编辑参数（设置start_time和end_time不可见，设置city默认值为"上海"）→测试新闻搜索和天气查询→编写提示词明确何时调用哪个插件；2.教师演示创建自定义插件（对应教材【案例实战2-1】）：切换到资源库→新建"汇率查询"插件（云侧插件-扣子IDE）→创建工具→编写Node.js代码调用FrankfurterAPI→配置元数据（输入/输出参数）→测试代码→发布插件→创建"汇率查询助手"智能体并添加自定义插件进行测试。通过完整演示掌握插件添加和自定义插件创建的全流程。环节4学生实操2.1插件（20分钟）1.学生创建自己的"信息查询助手"智能体，添加至少2个插件（如搜索插件+天气插件），编写提示词并测试；2.选做：尝试创建简单的自定义插件（基于已有API）；3.教师巡回指导，解答疑问；4.鼓励学生探索插件商店的其他插件，尝试不同插件组合。在实践中掌握插件添加、参数配置和提示词编写方法。环节5知识讲解2.2工作流（25分钟）1.讲解为什么要使用工作流：解决智能体开发痛点（任务不可控、功能单一、难以维护），对应教材表2-3；2.讲解工作流的逻辑结构（对应教材图2-21）：基本节点（开始节点、结束节点）→处理节点（大模型节点、插件节点、代码节点）→逻辑节点（选择器节点、循环节点、批处理节点）；3.讲解数据流：节点间通过参数/变量传递数据，上游输出作为下游输入，对应教材表2-5（数据类型：简单值、JSON对象、数组、对象数组）；4.强调工作流结束节点的返回变量与返回文本的区别。建立工作流的理论知识框架，理解节点类型和数据流转机制。环节6实操演示工作流编排（45分钟）案例实战2-2双语社交文案生成器（单线流程，约15分钟）：创建工作流SocialCaption_Generator→配置开始节点（user_image图片变量+style风格变量）→添加图片理解节点→添加大模型节点"创意文案生成"→添加大模型节点"文案翻译"→配置结束节点（中文文案+英文文案）→试运行测试→发布→创建智能体调用工作流。案例实战2-3智能应答助手（分支流程，约15分钟）：创建工作流response_assistant→添加大模型节点"意图分类"→添加选择器节点（3个条件分支：问候/提问/夸奖）→为各分支配置大模型节点→添加变量聚合节点→配置结束节点→测试"你好呀""句子与词语有何不同""你真棒"→发布。案例实战2-4古诗逐句赏析器（循环流程，约15分钟）：创建工作流poem_analyzer→添加大模型节点"诗句拆分"（输出JSON数组）→添加循环节点（数组循环）→配置循环体内大模型子节点"单句赏析"→配置循环输出变量results→连接结束节点→测试→发布。强调循环节点串行执行、不支持嵌套的特点。通过三个由浅入深的案例实战，掌握单线流程、分支流程和循环流程的编排方法。环节7对话流与卡片+总结提升（40分钟）一、对话流（20分钟）知识讲解：1.对话流与工作流的区别（对应教材表2-6）：核心目标不同（维持对话vs完成任务）、数据流不同（历史消息vs变量传递）、角色配置支持差异；2.对话流的节点配置差异（对应教材表2-7）：开始节点（必须传入对话名称+预置参数）、大模型节点（支持读取历史对话/记忆功能）、意图识别节点（调度员角色）。实操演示（案例实战2-5AI健身教练）：创建对话流fitness_coach→配置大模型节点（开启对话历史）→配置结束节点（启用流式输出）→试运行（关联智能体进行多轮对话测试）→发布→创建智能体并切换到对话流模式→测试记忆能力和角色一致性（对应教材【同步训练2-2】为对话流配置角色）。二、卡片（10分钟）知识讲解：1.卡片的概念和作用（提升信息密度与可读性、提升用户体验、降低开发成本）；2.卡片的基本用法：绑定卡片数据→选择卡片模板→进行数据映射（对应教材2.4）。实操演示（同步训练2-3）：创建"新闻助手"智能体→添加"头条新闻"插件→绑定"新闻列表卡片"（竖向列表）→映射数据字段（title/summary/cover/url）→测试查看卡片效果。三、总结提升（10分钟）：1.梳理本单元四大模块核心知识点（插件/工作流/对话流/卡片）；2.强调插件为智能体提供技能工具箱，工作流提供自动化流水线，卡片改进输出呈现形式；3.布置课后作业（对应教材2.5课后实践）；4.预告下一单元内容。掌握对话流的记忆功能和卡片的数据绑定方法，巩固全单元知识形成体系。七、课后作业与拓展（一）必做作业创建智能旅行小助手智能体，通过插件组合拓展其功能：提供实时天气信息和推荐当地景点（对应教材2.5课后实践1）；编排会议纪要自动生成器工作流，能够接收会议文字记录并自动生成包含"会议主题""关键结论""待办事项"的结构化内容（对应教材2.5课后实践2）。（二）选做作业编排PPT文档自动生成器工作流（使用"DocMaker"插件），输入主题和受众后输出大纲及PPT下载链接（对应教材2.5课后实践3）；编排个人AI学习伙伴对话流，使其能够理解学习上下文、进行多轮对话、记住历史对话并根据学生学习进度提供个性化支持（对应教材2.5课后实践5）；选做：修改同步训练2-3中的卡片形式并进行测试（对应教材2.5课后实践6）；选做：对案例实战2-1进行修改，基于已有服务创建自定义插件（对应教材2.5课后实践7）。（三）拓展资源扣子编程官方文档（插件、工作流、对话流、卡片相关章节）；扣子编程插件商店与模板商店资源；教材配套微课视频。八、教学评价设计评价维度评价内容权重评价方式课堂参与度课堂出勤、回答问题、讨论表现15%过程性评价插件应用完成度插件添加与配置的正确性、提示词编写质量、参数配置合理性、自定义插件创建能力25%实操考核工作流编排完成度工作流节点配置正确性、数据流转合理性、分支/循环逻辑设计、测试调试能力25%实操考核对话流与卡片完成度对话流记忆功能配置、多轮对话测试效果、卡片数据绑定正确性、信息展示效果20%实操考核课后作业课后实践完成质量（智能旅行助手、会议纪要工作流等）、学习总结15%作业评价九、教学反思（课后填写）教学效果评估（记录本单元教学目标达成情况，学生整体学习效果）问题与改进（记录教学过程中出现的问题及改进措施）学生反馈（记录学生的意见、建议和学习感受）后续调整（针对下一单元教学的调整计划）

项目3基于知识库打造精准、可靠的智能体一、课程基本信息课程名称智能体项目开发实战（扣子）教学单元项目3基于知识库打造精准、可靠的智能体授课对象高职各专业学生（公共基础课）计划学时4学时（160分钟）教学场所多媒体机房（每人一台计算机，可连接互联网）单元定位通用大模型虽能对话，但常因知识滞后、事实错误或缺乏专业深度而难以应用于实际业务场景。本单元在介绍知识库和检索增强生成（RAG）工作流程的基础上，通过文本和表格类型知识库的案例，系统介绍如何为智能体添加精准、专有的知识"底座"，使其从"通才"升级为有据可依的"行业专家"。二、三维教学目标（一）知识目标了解知识库的概念与作用，理解智能体为什么需要知识库（弥补大模型缺陷、赋予领域专业能力、动态学习、支持复杂推理）；理解检索增强生成（RAG）工作流程（Indexing→Retrieval→Augmentation→Generation）及其优势与应用；了解知识库的类型（文本类型、表格类型、图片类型），了解扣子知识库与火山知识库的对比。（二）能力目标能够创建扣子知识库（文本类型、表格类型），掌握知识内容上传、分段配置、索引设置等操作；掌握在智能体中直接使用知识库的方法（关联知识库、配置召回策略、编写提示词）；掌握在工作流中使用知识库的方法（知识库检索节点），能够搭建结合知识库检索的完整智能体。（三）素养目标树立数据驱动决策的意识，理解知识库对智能体精准性和可靠性的关键作用；培养人机协同思维，学会将人类专业知识与大模型生成能力相结合；培养数据合规性意识，理解知识库内容的版权、隐私和安全规范。三、教学重难点教学重点知识库与RAG的核心概念与工作流程；扣子知识库三种类型（文本/表格/图片）的创建与配置；在智能体中直接使用知识库的方法（召回策略配置、提示词编写）；在工作流中使用知识库检索节点的方法。教学难点理解RAG四阶段工作流程（Indexing→Retrieval→Augmentation→Generation）；理解召回与排序的机制及其对回复质量的影响；为不同类型知识库选择合适的搜索策略和召回参数；编写精准的提示词引导智能体正确使用知识库。教学关键采用"问题驱动+案例实战"教学法，先通过"大模型幻觉"问题引出知识库必要性，再通过案例实战3-1（食品安全小卫士）和案例实战3-2（新生入学指南智能助手）演示文本知识库和表格知识库的实际应用；通过对比扣子知识库与火山知识库帮助学生理解不同知识库的适用场景。四、教学方法与手段（一）教学方法案例驱动法：以食品安全分析、新生入学指南等真实案例引入；对比分析法：对比不同知识库类型的功能差异；任务驱动法：围绕具体任务展开知识讲解与实操训练。（二）教学手段多媒体课件配合平台实时演示；扣子编程平台在线实操环境；教材配套微课视频辅助学习。五、教学资源准备硬件多媒体机房、投影仪、教师演示电脑、学生用计算机（每人1台）软件Web浏览器（Chrome/Edge）、扣子编程平台（）网络机房接入互联网，带宽≥50Mbps教学资料教材项目3内容、PPT课件、教学演示账号、微课视频、示例文档（PDF/Word/Excel）模型资源扣子平台内置大语言模型、文本Embedding模型六、教学过程设计教学环节教学内容与活动设计意图环节1课程导入（10分钟）1.回顾项目2核心内容（插件扩展、工作流编排）；2.提出问题："项目2中的智能体能调用插件查询天气，但当你问它最新的食品安全标准时，它可能给出过时甚至错误的答案，为什么？""大模型存在知识幻觉和时效性局限，如何解决这个问题？"；3.展示本单元案例效果：上传食品配料表图片，智能体自动根据国家标准分析添加剂安全性；4.明确学习目标：通过知识库为智能体添加精准、专有的知识底座。通过真实问题（大模型幻觉）引出知识库的必要性。环节2知识讲解3.1知识库与RAG基础（25分钟）1.讲解智能体为什么需要知识库（对应教材3.1.1）：弥补大模型缺陷（知识幻觉、时效性局限）→赋予领域专业能力→动态学习与持续进化→支持复杂推理与可信交互；2.详解RAG工作流程（对应教材3.1.2、图3-2）：知识库构建与索引（Indexing）→检索（Retrieval）→增强（Augmentation）→生成（Generation）；3.讲解RAG的优势与应用（对应教材3.1.3）：知识实时性、减少幻觉、可解释性、领域适应性；4.讲解RAG检索中的召回与排序机制（对应教材3.2.3、图3-3）：召回负责"查全"→排序负责"查准"。建立知识库与RAG的理论基础，理解知识库赋能智能体的完整流程。环节3知识讲解3.2使用知识库（20分钟）1.讲解扣子编程的知识库功能与应用场景（对应教材3.2.1）：数据管理与存储、增强检索；2.对比扣子知识库与火山知识库（对应教材表3-1）：产品定位、内容格式、存储空间、操作权限、操作难度；3.详解扣子知识库三种类型（对应教材3.2.2、表3-2）：文本类型（本地文件/在线数据/第三方渠道/自定义，支持自动/手动分段）→表格类型（CSV/XLSX，按行分片，支持索引设置）→图片类型（JPG/JPEG/PNG，支持智能/人工标注）；4.讲解知识库操作流程（对应教材3.2.4）：创建知识库→使用知识库（智能体直接关联/工作流节点）→配置检索和召回→调试与优化。建立扣子知识库操作的完整认知框架。环节4实操演示案例实战3-1+同步训练（35分钟）案例实战3-1食品安全小卫士（约20分钟，对应教材文本知识库+工作流）：①创建文本知识库"食品添加剂国家标准"（上传GB2760—2024PDF→配置分段策略→数据处理）；②创建工作流additives_exam（开始节点接收ingredient_image→添加图片文字识别节点→添加知识库检索节点选择"食品添加剂国家标准"→添加大模型节点"分析生成报告"→配置结束节点）；③测试工作流（上传配料表图片）；④创建"食品安全小卫士"智能体并调用工作流。同步训练3-1+3-2（约15分钟）：①创建和管理图片知识库（上传本地图片→智能标注/人工标注→编辑描述信息，对应教材同步训练3-1）；②在智能体中直接使用知识库（关联图片知识库→配置召回策略→编写提示词→测试，对应教材同步训练3-2）。讲解知识库设置选项：调用方式、搜索策略、最大召回数量、最小匹配度、查询改写、结果重排、无召回回复、显示来源（对应教材表3-3）。通过完整案例实战掌握文本知识库在工作流中的应用，以及图片知识库在智能体中的直接使用。环节5实操演示案例实战3-2+学生实操（30分钟）案例实战3-2新生入学指南智能助手（约15分钟，对应教材表格知识库+智能体直接关联）：①创建表格知识库"新生专业信息库"（上传Excel文件→配置表结构→设置"专业代码"为索引→数据处理）；②创建"新生入学指南智能助手"智能体→关联表格知识库→配置召回策略；③编写精准提示词（强调字段对应、禁止臆断）；④配置开场白→测试（查询专业课程、宿舍信息等）。强调表格知识库的优势：结构规整、查询精准、易于扩展。学生实操（约15分钟）：①学生独立创建文本知识库（准备学生手册等文档）并创建智能体关联测试；或②创建表格知识库（准备结构化数据如产品信息表等）；③教师巡回指导，解答文档上传、分段配置、召回策略调整等问题。掌握表格知识库在智能体中的直接使用方法，在实践中巩固知识库操作技能。环节6学生实操知识库调试与优化（30分钟）1.学生继续完善自己的知识库智能体，重点调试和优化：调整知识库召回策略（搜索策略、最大召回数量、最小匹配度）观察回答效果变化；优化提示词以提升知识库调用准确性；测试知识库的边界情况（如查询不存在的内容观察无召回回复）。2.练习扣子知识库的维护操作：编辑、停用、启用、删除知识库文件，向知识库中添加新内容（对应教材3.3课后实践4）。3.教师巡回指导，解答知识库调试中的常见问题。掌握知识库调试优化方法，理解召回参数对回复质量的影响。环节7总结提升（10分钟）1.梳理本单元核心知识点：知识库与RAG的概念→RAG四阶段工作流程→扣子知识库三种类型（文本/表格/图片）及适用场景→召回与排序机制→在智能体中直接使用知识库→在工作流中使用知识库检索节点；2.强调知识库的质量和提示词的清晰度是智能体成功的关键；3.对比文本知识库与表格知识库的优势差异；4.布置课后作业（对应教材3.3课后实践）和预习任务（预告下一单元内容）。巩固知识形成体系，建立从知识库构建到智能体应用的完整认知框架。七、课后作业与拓展（一）必做作业创建基于文本知识库的校园生活助手智能体（准备学生手册文档→创建文本知识库→创建智能体关联知识库→解答校园问题，对应教材3.3课后实践1）；在案例实战3-2的知识库设置中，尝试调整"最大召回数量""最小匹配度"，观察同一问题在不同设置下检索结果的差异（对应教材3.3课后实践2）。（二）选做作业基于食物血糖生成指数（GI）表搭建控糖饮食助手智能体（收集权威GI数据→创建知识库→创建智能体提供饮食咨询，对应教材3.3课后实践3）；练习扣子知识库的维护操作，包括编辑、停用、启用、删除知识库文件，以及添加内容等（对应教材3.3课后实践4）。（三）拓展资源扣子编程知识库官方文档；RAG技术原理与Embedding技术介绍；教材配套微课视频。八、教学评价设计评价维度评价内容权重评价方式课堂参与度课堂出勤、回答问题、讨论表现10%过程性评价知识库创建完成度知识库（文本/表格/图片）创建的完整性、文档上传与分段配置正确性25%实操考核案例实战完成度食品安全小卫士和新生入学指南案例的完成质量、工作流/智能体中知识库调用正确性30%实操考核知识应用与调试能力在智能体中使用知识库的方法正确性、召回策略配置合理性、提示词编写质量、调试优化能力20%实操考核课后作业作业完成质量、知识库优化效果15%作业评价九、教学反思（课后填写）教学效果评估（记录本单元教学目标达成情况，学生整体学习效果）问题与改进（记录教学过程中出现的问题及改进措施）学生反馈（记录学生的意见、建议和学习感受）后续调整（针对下一单元教学的调整计划）

项目4为智能体注入记忆能力一、课程基本信息课程名称智能体项目开发实战（扣子）教学单元项目4为智能体注入记忆能力授课对象高职各专业学生（公共基础课）计划学时6学时（240分钟）教学场所多媒体机房（每人一台计算机，可连接互联网）单元定位项目3通过知识库为智能体提供了专业知识能力，本单元进一步为智能体注入实现个性化、产生"生命力"的关键能力——记忆能力。涵盖临时存储对话状态的变量、持久化管理业务数据的数据库，以及模拟人类长期记忆机制的记忆库，目标是打造能真正理解历史交互与用户偏好、实现持续进化的智能体。二、三维教学目标（一）知识目标了解智能体记忆能力的重要性，理解短期记忆（变量）与长期记忆（数据库、记忆库）的概念及配合机制；了解变量（系统变量、用户变量）、数据库（扣子数据库与火山数据库、单用户/多用户模式）和记忆库的概念与区别；理解记忆能力与知识能力的区别（数据内容、数据来源、使用范围，对应教材表4-1）。（二）能力目标学会使用变量来存储动态变化的信息（系统变量引用、用户变量创建与配置）；掌握通过自然语言操作数据库的方法（NL2SQL方式），掌握扣子数据库的创建与数据管理；学会通过工作流操作数据库（SQL自定义节点、新增数据节点、查询数据节点、更新/删除数据节点）；能够配置并应用长期记忆功能（创建记忆库、添加到智能体、编写提示词引导记忆使用）。（三）素养目标强化数据生命周期管理思维，理解变量、数据库、记忆库在不同阶段的数据管理角色；养成重视用户体验的观念，理解记忆能力如何提升智能体个性化服务水平；培养数据隐私和数据安全意识，理解用户数据的合规使用规范。三、教学重难点教学重点系统变量与用户变量的配置与使用（启用、引用、提示词访问）；扣子数据库的创建、字段配置、单用户/多用户模式选择；通过自然语言（NL2SQL）和工作流节点操作数据库；记忆库的创建、添加与长期记忆功能配置。教学难点理解系统变量（只读）与用户变量（可读可写）的区别与使用场景；理解扣子数据库单用户模式与多用户模式的区别与选择；通过工作流意图识别节点+数据库节点实现完整的增查改删操作；理解长期记忆、变量、数据库三者的对比与协同（对应教材表4-7）。教学关键采用"概念讲解—同步训练—案例实战"递进教学法，通过同步训练4-1至4-6逐步掌握变量和数据库操作，再通过案例实战4-1（直播话术质检助手）和案例实战4-2（阅读伙伴）综合应用；通过对比记忆能力与知识能力、长期记忆/变量/数据库的对比表帮助学生理解概念差异。四、教学方法与手段（一）教学方法对比教学法：对比有记忆和无记忆的智能体交互差异；迭代优化法：通过反复测试优化记忆配置；案例分析法：分析记忆功能的典型应用场景。（二）教学手段多媒体课件配合平台实时演示；扣子平台在线实操环境；教材配套微课视频辅助学习。五、教学资源准备硬件多媒体机房、投影仪、教师演示电脑、学生用计算机（每人1台）软件Web浏览器（Chrome/Edge）、扣子编程平台（）网络机房接入互联网，带宽≥50Mbps教学资料教材项目4内容、PPT课件、教学演示账号、微课视频模型资源扣子编程内置大语言模型、数据库和记忆库资源六、教学过程设计教学环节教学内容与活动设计意图环节1课程导入（10分钟）1.回顾项目3核心内容（知识库为智能体提供专业能力）；2.现场演示：同一个智能体在两次对话中"忘记"了用户的偏好，像初次见面一样从头开始；3.提出问题：项目3让智能体成为了专家，但它为什么还是金鱼记忆？如何让智能体记住用户的信息和偏好，成为不断了解用户的数字伙伴？4.引出记忆功能的概念——短期记忆（变量）像便笺纸临时记录，长期记忆（数据库+记忆库）像个人档案库永久存储。通过对比演示引出记忆能力的重要性，建立短期记忆与长期记忆的初步认知。环节2知识讲解4.1+4.2记忆概述与变量（35分钟）一、4.1了解智能体记忆能力（15分钟）：1.讲解智能体为什么需要记忆能力（对应教材4.1.1、图4-1）：短期记忆像便笺纸临时记录关键信息，长期记忆像个人档案库永久存储重要信息；2.对比记忆能力与知识能力的区别（对应教材表4-1）：数据内容（动态vs静态）、数据来源（用户产生vs开发者提供）、使用范围（不可跨智能体vs可跨智能体共享）。二、4.2使用变量存储动态信息（20分钟）：1.讲解系统变量（对应教材4.2.1、表4-2）：扣子预定义的只读变量，3种类别（用户信息/飞书/音视频），典型变量如sys_uuid/sys_longitude等，启用后自动存储；2.讲解用户变量（对应教材4.2.2）：以键值对存储用户持久化数据，用途（持久化记忆/个性化服务/简化交互），仅支持String类型，最多10个，可开启提示词访问。建立记忆能力概述与变量系统的完整认知框架。环节3实操演示变量配置（25分钟）同步训练4-1使用系统变量识别用户ID（约10分钟）：创建"用户识别测试"智能体→启用系统变量sys_uuid→创建工作流user_recog引用sys_uuid→配置大模型节点生成个性化问候→试运行→发布→添加工作流到智能体→测试。强调系统变量只读、不能删除、不支持提示词直接访问。同步训练4-2使用用户变量跟踪学习进度（约15分钟）：创建"学习进度跟踪助手"智能体→创建用户变量name和progress→创建工作流progress_tracking→配置选择器节点判断新/老用户→配置大模型节点分别处理新用户引导和老用户进度跟踪→测试两轮对话（新用户记录信息→删除对话→老用户继续）→查看变量值→验证持久化效果。强调用户变量可读可写、支持提示词访问。通过两个同步训练掌握系统变量和用户变量的配置与使用方法。环节4知识讲解+实操演示4.3数据库（40分钟）一、知识讲解（15分钟）：1.讲解扣子数据库与火山数据库对比（对应教材4.3.1、表4-3）：产品定位、性能、数据隔离、查询模式、费用；2.讲解扣子数据库与传统数据库对比（对应教材表4-4）：核心功能、数据模式（灵活NoSQL式）、交互方式（自然语言驱动）、适用场景；3.讲解单用户模式与多用户模式（对应教材表4-5）：读写权限差异、应用场景示例。二、实操演示（25分钟）：同步训练4-3创建扣子数据库（约5分钟）：切换到资源库→创建扣子数据库→设置student_info表→配置查询模式（单用户）→新增name/age/hobby字段→保存。同步训练4-4管理数据表（约5分钟）：查看表结构→添加测试数据记录（增加行/批量导入）。同步训练4-5自然语言操作数据表（约8分钟）：创建"班级学生信息管理助手"智能体→添加数据库→开启提示词调用→编写提示词（查询/添加/修改/删除技能）→测试查询和添加操作→查看数据库数据验证。同步训练4-6通过工作流操作数据表（约7分钟）：创建student_mng工作流→配置意图识别节点（新增/查询）→配置解析节点→配置SQL自定义节点（INSERT）→配置查询数据节点→配置变量聚合节点→测试添加和查询。建立数据库的完整认知，掌握创建、管理和通过自然语言及工作流操作数据库的方法。环节5案例实战4-1+学生实操（45分钟）案例实战4-1直播话术质检助手（约20分钟，对应教材数据库+工作流综合案例）：①创建数据库live_scripts_qa（新增script_text/risk_level/banned_words/key_points字段）；②创建工作流live_scripts_inspection（开始节点接收input→质量检查大模型节点输出JSON→JSON反序列化节点提取字段→查询历史记录SQL节点查近7天→新增数据节点存储结果→生成报告大模型节点整合实时+历史数据→结束节点）；③测试工作流（输入直播话术→查看质检报告）；④创建"直播话术质检助手"智能体→添加工作流→编写提示词→配置开场白→测试。学生实操（约25分钟）：基于直播话术质检助手案例进行修改完善，或独立创建数据库+工作流应用（如记账助手、信息管理助手等），教师巡回指导。通过综合案例掌握数据库与工作流结合的实际应用，培养独立开发能力。环节6知识讲解+实操演示4.4长期记忆（35分钟）一、知识讲解4.4基于长期记忆实现个性化回复（15分钟）：1.讲解为什么需要记忆库的长期记忆能力（对应教材4.4.1）：上下文轮数限制→长期记忆记录用户人设与偏好→记忆库的自动记录和召回机制；2.详解记忆库长期记忆功能（对应教材4.4.2、表4-7）：对比长期记忆/变量/数据库（核心定位、数据特征、使用方式、适用场景）；3.讲解主动与被动、动态与静态、模糊关联与精确查询的区别。二、案例实战4-2会成长的阅读伙伴（20分钟）：①创建记忆库reading；②创建"阅读伙伴"智能体→添加记忆库→开启Prompt调用；③编写提示词（主动识别与记忆→基于记忆的推荐→记忆的验证与更新）；④多轮对话测试（初始偏好记忆→关联记忆→综合记忆→记忆修正）；⑤查看长期记忆验证效果。强调记忆库自动收集、无需手动配置的智能化特点。理解长期记忆的工作原理，掌握记忆库的创建、配置和应用方法。环节7总结提升（20分钟）1.梳理本单元四大模块核心知识点：记忆能力概述（4.1）→变量（系统变量+用户变量，4.2）→数据库（扣子数据库+自然语言/工作流操作，4.3）→长期记忆（记忆库，4.4）；2.强调记忆能力与知识能力的区别、长期记忆/变量/数据库的协同使用场景；3.对比分析：短期记忆（变量）适合临时状态跟踪，数据库适合结构化业务数据，长期记忆（记忆库）适合个性化印象形成；4.强调数据隐私保护意识；5.布置课后作业（对应教材4.5课后实践）。巩固知识形成体系，建立从变量到数据库到记忆库的完整记忆能力认知框架。七、课后作业与拓展（一）必做作业基于用户变量创建一个能够跟踪个人健身进度的智能体（记录健身目标和周运动时长，跟踪运动类型和时长，提供健身建议，对应教材4.5课后实践1）；搭建一个向数据库添加数据的工作流，设置问答节点收集用户信息，开启从回复中提取字段功能，传给新增数据节点完成记录添加（对应教材4.5课后实践2）。（二）选做作业在同步训练4-6的基础上增加数据表记录的更新和删除操作功能，使用更新数据节点和删除数据节点（对应教材4.5课后实践3）；在案例实战4-1的基础上提供一个广告违禁词知识库，让直播话术质量检查更专业（对应教材4.5课后实践4）；选做：创建一个具备长期记忆能力的对话智能体，记住用户关键喜好在后续对话中运用，对比有记忆和无记忆的表现差异（对应教材4.5课后实践5）。（三）拓展资源扣子编程变量、数据库、记忆库官方文档；NL2SQL技术原理与数据库基础介绍；教材配套微课视频。八、教学评价设计评价维度评价内容权重评价方式课堂参与度课堂出勤、回答问题、讨论表现15%过程性评价变量应用完成度系统变量与用户变量的配置正确性、工作流中变量引用准确性、用户变量持久化测试效果35%实操考核数据库与长期记忆完成度扣子数据库创建与操作正确性（自然语言+工作流）、案例实战4-1工作流完成度、长期记忆库配置与测试效果30%实操考核课后作业课后实践完成质量（健身进度智能体/数据库工作流等）、学习总结20%作业评价九、教学反思（课后填写）教学效果评估（记录本单元教学目标达成情况，学生整体学习效果）问题与改进（记录教学过程中出现的问题及改进措施）学生反馈（记录学生的意见、建议和学习感受）后续调整（针对下一单元教学的调整计划）

项目5开发多模态智能体一、课程基本信息课程名称智能体项目开发实战（扣子）教学单元项目5开发多模态智能体授课对象高职各专业学生（公共基础课）计划学时6学时（240分钟）教学场所多媒体机房（每人一台计算机，可连接互联网，具备音频输入条件）单元定位前面项目介绍的智能体以文本交互为主，而多模态智能体能够像人类一样综合处理图像、音频、视频等多种信息。本单元在介绍多模态智能体概述的基础上，通过图像类、音频类、视频类3类多模态智能体的案例实战，引导学生掌握开发多模态智能体的核心技能，创建能看懂世界、听懂需求、提供创意的智能助手。二、三维教学目标（一）知识目标了解多模态智能体的特点（感知、决策、动作组件的多模态特征）和类型（图像类、音频类、视频类）；了解扣子编程的多模态处理能力（多模态插件、多模态模型、支持多模态创作的工作流节点）；了解图像类智能体的应用场景和图像感知与理解的能力（图片理解插件vs多模态大模型），了解图像生成节点和画板节点的功能；了解音频类智能体的应用场景，了解扣子编程的音频处理能力（语音识别、语音合成、实时通信、音乐生成）；（二）能力目标能够创建图像类智能体，掌握图像感知与理解（图片理解插件/多模态大模型）、图像生成（文生图/图生图）、画板节点图文排版和图像处理插件的使用；能够创建音频类智能体，掌握音视频通话配置、音色设置、语音识别与语音合成插件的使用；能够创建视频类智能体，掌握视频分析（大模型视觉理解+视频提取音频/抽帧）、视频生成与编辑、视频合成（剪映草稿）的全流程；（三）素养目标培养媒体融合的工程思维，学会将文本、图像、音频、视频等多种模态有机整合；培养解决垂直领域实际问题的创新能力，在内容创作、教育辅导、媒体编辑等场景探索多模态应用；树立合规采集音视频数据的意识，理解多模态数据使用的版权、隐私和安全规范。三、教学重难点教学重点图像类智能体：图像感知与理解（图片理解插件vs多模态大模型）、图像生成节点配置（文生图/图生图）、画板节点图文排版；音频类智能体：音视频通话配置与音色设置、语音识别与语音合成插件使用；视频类智能体：视频分析处理（大模型视觉理解+视频提取音频/抽帧节点）、视频合成（剪映草稿流程）。教学难点理解图片理解插件与多模态大模型视觉理解的区别与选择（对应教材表5-2）；画板节点的多层元素合成与文本样式设置；语音播客插件的超时时间设置与输出节点使用；视频合成中剪映草稿的生成、下载和二次编辑完整流程；批处理节点与循环节点的区别及适用场景（批量语音合成/文生图）。教学关键采用"图像→音频→视频"的渐进式教学路径，每类modality先通过同步训练掌握基础操作，再通过案例实战综合应用；案例实战5-1（海报生成器）和5-2（小红书文案）展示图像类，案例实战5-3（英语口语陪练）展示音频类，案例实战5-4（景点推介短视频）展示视频类全链路；通过教材表5-2对比图片理解插件与多模态大模型的输出差异帮助学生理解。四、教学方法与手段（一）教学方法渐进式教学法：从图像类到音频类到视频类逐步深入；对比演示法：对比图片理解插件与多模态大模型视觉理解的输出差异；项目驱动法：围绕完整的多模态智能体项目展开教学。（二）教学手段多媒体课件配合平台实时演示；扣子编程平台在线实操环境；教材配套微课视频辅助学习；具备麦克风的学生机（用于语音模型测试）。五、教学资源准备硬件多媒体机房、投影仪、教师演示电脑、学生用计算机（每人1台）、麦克风软件Web浏览器（Chrome/Edge）、扣子编程平台（）网络机房接入互联网，带宽≥50Mbps教学资料教材项目5内容、PPT课件、教学演示账号、微课视频、示例图片/音频文件模型资源扣子编程内置多模态模型（豆包·1.6系列、豆包·2.0系列、阶跃星辰视频/图片理解模型等）、多模态插件（图像处理、音频处理、视频合成等）、图像生成节点、画板节点、视频生成节点六、教学过程设计教学环节教学内容与活动设计意图环节1课程导入（10分钟）1.回顾前四项目核心内容（智能体创建与发布、插件与工作流、知识库、记忆能力）；2.播放多模态AI应用短视频（如AI看图说话、语音助手、自动生成短视频等）；3.提出问题："前面项目开发的智能体都是文本交互为主，但现实生活中我们更多是通过看图、听语音、看视频来获取信息——如何让智能体也能看懂世界、听懂需求？"4.引出多模态智能体的概念：能够同时处理和理解至少两种模态信息（文本、图像、音频、视频）的智能体，是构建高级智能体的核心能力。通过案例引入多模态智能体主题，建立对三类多模态智能体（图像/音频/视频）的整体认知。环节2知识讲解5.1+5.2概述与图像类智能体（30分钟）一、5.1多模态智能体概述（10分钟）：1.讲解多模态智能体的概念（能同时处理至少两种模态信息）和主要组件（感知组件/决策组件/动作组件，对应教材表5-1）；2.讲解扣子编程的多模态处理能力：多模态插件（图像/音频/视频处理）、多模态模型（豆包·1.6系列/豆包·2.0/阶跃星辰）、支持多模态创作的工作流节点（图像处理节点+音视频处理节点，对应教材图5-1）。二、5.2创建图像类智能体（20分钟）：1.图像类智能体的应用场景（图像内容理解、视觉问答、文生图与创意生成、图像增强与编辑）；2.图像感知与理解：图片理解插件（专用工具，结构化输出）vs多模态大模型视觉理解（通用智能，自然语言回复）的区别（对应教材表5-2）；3.图像生成节点配置：模型选择（Seedream4.0）、比例设置、正向/负向提示词、参考图（图生图）；4.画板节点：变量元素+固定元素，图文排版；5.图像处理插件（智能抠图、风格滤镜等）。建立多模态智能体概述和图像类智能体的理论知识框架。环节3实操演示图像类智能体（45分钟）同步训练5-1测试图像感知与理解能力（约10分钟）：创建test_imgRecog工作流→配置Image类型输入变量→添加图片理解插件节点→添加大模型节点（豆包·1.6·极致速度，视觉理解输入）→对比两者输出（插件格式化输出vs大模型自然语言输出）。同步训练5-2搜图→抠图→加滤镜工作流（约10分钟）：创建img_process工作流→图片搜索→循环节点内嵌智能抠图+风格滤镜→试运行。案例实战5-1环保主题公益海报生成器（约15分钟）：创建poster_generator工作流→大模型节点生成文案（JSON输出）→文本处理节点字符串拼接→图像生成节点（Seedream4.0）→画板节点排版（背景图+标题+口号）→创建智能体调用工作流。案例实战5-2小红书文案生成器（课后参考，约10分钟讲解要点）：xhs_note工作流→文案生成→提示词生成→图像生成→Markdown格式结束节点返回文案+配图。通过同步训练和案例实战掌握图像感知理解、图像生成、画板排版等核心操作。环节4知识讲解5.3+5.4音频类与视频类智能体（25分钟）一、5.3创建音频类智能体（15分钟）：1.音频类智能体的应用场景（智能语音助手、播客生成、无障碍交互、语言学习、音乐创作）；2.音视频通话功能配置（开启语音/视频通话、选择音色、默认输入方式）；3.扣子编程的音频处理能力（对应教材表5-4）：语音识别（语音识别插件/大模型语音识别插件）、语音合成（语音合成插件/语音播客插件）、实时通信（全双工通信）、音乐生成（Doubao-音乐生成插件等）。二、5.4创建视频类智能体（10分钟）：1.视频类智能体的应用场景（视频分析摘要、视频创作编辑、交互式视频体验）；2.扣子编程的视频处理能力（对应教材表5-5）：多模态信息提取（视频提取音频节点/视频抽帧节点）、视频分析与理解（大模型视觉理解）、视频生成与编辑（视频生成节点+视频剪辑插件）、视频通话。建立音频类和视频类智能体的理论知识框架。环节5实操演示音频类智能体（30分钟）案例实战5-3英语口语陪练（约20分钟）：创建"Lucy英语口语陪练"智能体→创建用户变量current_topic和practiced_topics→编写详细提示词（技能1选择练习主题+技能2围绕主题对话）→设置开场白→选择音色（英语-Lily）→开启语音通话→测试主题选择、口语对话、纠错功能→测试语音通话。同步训练5-3搭建语音播客（约10分钟）：创建test_genPodcast工作流→添加语音播客插件（genPodcastURL工具）→设置超时时间为600→添加选择器节点（成功/失败分支）→成功分支添加输出节点（临时输出播客链接）→结束节点输出播客内容→讲解输出节点与结束节点的区别。通过案例实战和同步训练掌握音频类智能体的开发方法（用户变量跟踪+音色配置+语音通话）。环节6实操演示视频类智能体（40分钟）同步训练5-4搭建工作流分析和处理视频（约10分钟）：创建test_videoFunc工作流，配置Video类型输入变量，添加大模型节点（豆包·1.6·视觉理解）分析视频内容，添加视频提取音频节点输出mp3格式音频，结束节点返回分析报告和音频链接。案例实战5-4一键生成景点推介短视频（约30分钟）：创建spot_video工作流，解说词生成大模型节点（输出字符串数组），批处理节点批量语音合成（甜美悦悦音色），提示词生成大模型节点，批处理节点批量文生图，视频剪辑合成（create_draft生成剪映草稿、audio_timelines获取时间线、audio_infos制作音频数据、add_audios批量添加音频、imgs_infos生成图片数据、add_images批量添加图片、caption_infos生成字幕数据、add_captions批量添加字幕），强调素材添加顺序为音频先、图像其次、字幕最后以防遮挡，测试输入北京故宫，通过剪映小助手下载草稿后在剪映中播放预览。同时讲解批处理节点与循环节点的区别：批处理是并行处理效率更高，循环是逐个处理更灵活。掌握视频分析处理和视频合成（剪映草稿全流程）的操作方法。环节7学生实操+总结提升（55分钟）学生实操（40分钟）：1.学生选择一个多模态智能体项目进行开发（图像类：参考环保海报生成器或小红书文案生成器创建自己的图文创作智能体；音频类：参考英语口语陪练或语音播客创建自己的音频智能体；视频类：参考景点推介短视频工作流）；2.进行多模态交互测试；3.教师巡回指导，解答图像生成节点配置、画板节点排版、语音通话设置、剪映草稿流程等问题。总结提升（15分钟）：1.梳理三类多模态智能体的核心知识点（图像类：图像感知理解+图像生成+画板排版；音频类：音视频通话+语音识别+语音合成+音乐生成；视频类：视频分析+视频生成+剪映草稿合成）；2.强调图片理解插件与多模态大模型视觉理解的适用场景差异（对应教材表5-2）；3.强调批处理节点适用于批量并行处理场景（语音合成/文生图），循环节点适用于需要逐个控制的场景；4.强调合规采集音视频数据的意识；5.布置课后作业（对应教材5.5课后实践）。在实践中巩固多模态智能体开发技能，总结形成完整知识体系。（已合并至环节7总结提升部分）见环节7总结提升部分。见环节7设计意图。七、课后作业与拓展（一）必做作业创建一个简单的工作流，使用图像生成节点的文生图和图生图能力，先根据提示词生成图像，再以该图像作为参考图生成特定风格（如动漫）的图像（对应教材5.5课后实践1）；创建一个看图讲故事的工作流，根据上传的图片生成生动的小故事并转换为语音播放（对应教材5.5课后实践2）。（二）选做作业创建一个简单的视频处理工作流，抽取视频的关键帧并生成视频摘要（对应教材5.5课后实践3）；在课堂练习基础上完善自己的多模态智能体（图像类/音频类/视频类），尝试发布到扣子商店并收集反馈。（三）拓展资源扣子编程多模态开发官方文档；多模态模型技术原理（豆包·1.6/2.0、阶跃星辰等）介绍；教材配套微课视频。八、教学评价设计评价维度评价内容权重评价方式课堂参与度课堂出勤、回答问题、讨论表现10%过程性评价图像类智能体完成度图像感知理解、图像生成节点配置、画板节点排版质量20%实操考核音频类智能体完成度音视频通话配置、语音识别与合成、用户变量与口语陪练效果25%实操考核视频类智能体完成度视频分析处理、视频合成（剪映草稿流程）、批处理节点使用25%实操考核课后作业作业完成质量20%作业评价九、教学反思（课后填写）教学效果评估（记录本单元教学目标达成情况，学生整体学习效果）问题与改进（记录教学过程中出现的问题及改进措施）学生反馈（记录学生的意见、建议和学习感受）后续调整（针对下一单元教学的调整计划）

项目6搭建复杂的工作流与智能体一、课程基本信息课程名称智能体项目开发实战（扣子）教学单元项目6搭建复杂的工作流与智能体授课对象高职各专业学生（公共基础课）计划学时6学时（240分钟）教学场所多媒体机房（每人一台计算机，可连接互联网）单元定位在掌握了智能体的基本开发技能之后，本单元介绍如何搭建复杂的工作流和多Agent模式智能体。首先介绍如何利用业务逻辑节点（代码节点、变量聚合节点等）精准控制工作流，并通过工作流嵌套将复杂业务逻辑模块化，然后引领学生探索多Agent模式智能体的开发，让多个具备不同专长的智能体协同工作，从解决单一问题转向处理复杂的系统性任务。二、三维教学目标（一）知识目标了解业务逻辑节点的概念与类型，理解批处理节点与循环节点的区别（对应教材表6-1）；了解代码节点的数据流转流程（接收参数→编写代码→返回对象），了解变量聚合节点在多路分支结果汇总中的作用；了解工作流嵌套的概念与实现方法（模块化、可复用、易维护），了解多Agent模式智能体的概念及其与工作流的区别（对应教材表6-2）。（二）能力目标能够运用业务逻辑节点（代码节点、变量聚合节点等）创建工作流，实现复杂判断、流程控制和数据处理；能够通过工作流嵌套实现业务逻辑模块化，将复杂任务拆解为多个独立、可复用的子工作流；能够设计多Agent模式来实现智能体的协同工作，配置父Agent节点和多个子Agent节点的分工协作；（三）素养目标培养模块化的工程思维，学会将复杂业务拆解为独立、可复用的功能模块；培养精益求精的工匠精神，在代码编写、节点配置中追求严谨和准确；提高分析和解决复杂问题的能力，学会在多Agent协同环境中设计合理的分工与交互逻辑。三、教学重难点教学重点业务逻辑节点的使用（代码节点编写Python/JS代码、变量聚合节点汇总多路分支）；工作流嵌套的实现方法（子工作流创建→主工作流调用）；多Agent模式智能体的配置（切换模式、全局设置、父Agent节点、子Agent节点分工协作）。教学难点理解批处理节点与循环节点的适用场景差异（并行效率vs串行逻辑）；代码节点中params对象的数据获取和对象返回格式；工作流嵌套中子工作流版本更新后主工作流的手动同步；多Agent模式中开始节点的新一轮对话分发策略选择（开始节点vs上一次回复节点）；各Agent节点的适用场景配置与跳转逻辑。教学关键采用"基础节点→嵌套结构→多Agent协同"的递进教学路径；通过同步训练6-1（变量聚合节点）掌握基础业务逻辑节点，再通过案例实战6-1（合同金额审查助手）展示代码节点的价值，案例实战6-2（多平台文案生成助手）展示工作流嵌套的模块化思想，案例实战6-3（模拟电商客服）展示多Agent模式的分工协作优势；通过表6-1和表6-2的对比分析帮助学生理解核心概念差异。四、教学方法与手段（一）教学方法案例驱动法：以合同审查、文案生成、电商客服等真实案例驱动教学；模块化教学法：将复杂工作流拆解为独立子工作流，将复杂智能体拆解为多Agent协同；对比分析法：对比批处理节点与循环节点（表6-1）、多Agent模式与工作流（表6-2）的差异。（二）教学手段多媒体课件配合平台实时演示；扣子编程平台在线实操环境；教材配套微课视频辅助学习。五、教学资源准备硬件多媒体机房、投影仪、教师演示电脑、学生用计算机（每人1台）软件Web浏览器（Chrome/Edge）、扣子编程平台（）网络机房接入互联网，带宽≥50Mbps教学资料教材项目6内容、PPT课件、教学演示账号、微课视频、示例工作流文件模型资源扣子编程内置大语言模型、代码节点IDE（支持Python/JavaScript）、多Agent模式编辑环境六、教学过程设计教学环节教学内容与活动设计意图环节1课程导入（10分钟）1.回顾前五项目核心内容（智能体创建、插件与工作流、知识库、记忆能力、多模态处理）；2.提出问题：前面我们掌握了单一功能的开发技能，但现实业务往往是复杂的系统性任务——如何用代码实现精确的审查逻辑？如何将一个庞大任务拆解为多个独立模块？如何让多个智能体像团队一样协同工作？3.展示本单元三大案例效果：合同金额自动审查报告、多平台文案+配图一键生成、电商客服自动分流处理；4.明确学习目标：掌握业务逻辑节点、工作流嵌套和多Agent模式三大进阶技能。通过真实问题引出复杂工作流和多Agent协同的必要性，激发学习兴趣。环节2知识讲解6.1工作流进阶（35分钟）一、6.1.1业务逻辑节点（20分钟）：1.批处理节点与循环节点的对比（对应教材表6-1）：共同点（自动多次执行）vs差异（循环节点支持串行逻辑，批处理节点并行处理效率更高）vs适用场景；2.代码节点（对应教材图6-3）：数据流转流程（接收参数→编写代码→返回对象）→params对象获取输入→编写Python/JS代码→返回指定格式对象→下游节点引用；3.变量聚合节点（对应教材图6-4）：多路分支结果汇总→选择数据来源（节点/输入变量）→配置汇总模式（追加或覆盖）。二、6.1.2工作流嵌套（15分钟）：1.概念与优势：模块化（大拆小）、可复用（多处调用）、易维护（独立修改）；2.实现方法：创建独立子工作流→在主工作流中添加工作流节点→选择子工作流→配置输入参数→获取输出结果；3.注意事项：子工作流版本更新后需