《AI智能体搭建与应用》全套教案 乔海晔 第1-48 AI智能体概述-协作增效：多智能体模式的当下与未来

AI智能体搭建与应用授课教师专业（学科）新媒体教学课题AI智能体概述学时安排2学时（90分钟）教学年级所选教材《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月一、学习目标描述1.知识目标1）智能体的基本概念与工作原理，理解“感知—决策—行动”的闭环机制。2）智能体的五大核心特点（自主性、反应性、前瞻性、持续性、社会性）与六大主要功能。3）智能体的发展现状与未来发展趋势。4）智能体开发平台的类型划分：低代码平台、本地工具、开源平台。5）智能体领域的三大前沿技术：工具调用（FunctionCalling）、模型上下文协议（MCP）、GUI智能体。2.能力目标1）能够清晰区分智能体与传统AI大模型的本质区别（“被动输出”vs“主动思考并行动”）。2）能够根据需求初步选择合适的智能体开发平台类型（低代码/本地工具/开源）。3）能够理解工具调用的运行流程（定义工具→识别意图→生成参数→执行工具→处理结果）。4）能够完成扣子开发平台的注册与基础界面认知。3.素养目标1）建立对人工智能发展脉络的系统认知，理解智能体在AI五级发展体系中的重要地位，培养学生的科技报国意识与创新精神。2）培养跨学科的技术融合思维，引导学生将智能体技术与新媒体专业需求相结合，激发创新应用意识。3）树立技术伦理意识，引导学生理性评估智能体技术的优势与局限，形成独立的技术判断力与社会责任感。二、学习重点及难点学习重点：智能体的概念与基本工作原理；智能体与传统AI大模型的区别；智能体的五大特点与六大功能；智能体开发平台的三大类型。学习难点：智能体“感知—决策—行动”闭环机制的理解；工具调用（FunctionCalling）的运行机制及其与大模型的关系；MCP与工具调用的联系与区别。教学问题预测1.学生可能对“智能体”与“AI大模型”两个概念的理解较为模糊，容易混为一谈，不清楚其本质区别在哪里。2.对于智能体的“感知—决策—行动”工作原理，学生可能停留在表面理解，难以深入把握其闭环机制的内涵。3.工具调用（FunctionCalling）的概念较为抽象，学生可能难以理解“大模型并不是执行者，而是解析者与决策者”这一核心逻辑。4.面对扣子、阿里云百炼、腾讯元器、CherryStudio、Dify等多个平台，学生可能会感到选择困难，不清楚各平台的适用场景。四、教学问题解决方案1.厘清概念边界：从OpenAI的AI五级发展体系（话交互者→智慧推理者→行动执行者→创新辅助者→组织管理者）切入，说明智能体对应“行动执行者”层级，强调“被动内容生成”与“主动任务执行”的根本性变革。运用教材中的“感知—决策—行动”闭环图（图1-1）进行对比讲解。2.闭环机制可视化：运用教材图1-1“智能体的基本工作原理”进行分步拆解：感知单元（获取环境信息）→决策单元（分析信息并制定计划）→执行单元（实施具体操作）。结合生活化案例进行说明，如“智能体帮用户订机票”场景，让学生直观理解闭环运作。3.工具调用概念形象化：采用“螺丝刀与螺丝钉规格标准”的比喻——工具调用是一把螺丝刀，MCP是全球通用的螺丝钉规格标准。同时，通过拆解教材中“查询北京天气”的JSON代码示例，让学生直观理解大模型如何将自然语言映射为结构化对象。4.平台选型对比教学：运用教材中对三大平台类型的划分（低代码平台、本地工具、开源平台），引导学生根据自身需求和能力水平进行选型——入门首选扣子低代码平台、关注隐私可选CherryStudio本地工具、深度定制可尝试Dify开源平台。五、学习者特征分析（教师填写）学习特点：学习习惯：交往特点：六、教学资源教材和参考书籍：1.《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月。2.扣子开发平台官方文档（/docs/guides/welcome）。3.扣子空间使用指南及相关技术博客。在线课程和平台：1.扣子开发平台（）：用于课堂演示与学生课后实践。2.CherryStudio官方网站：用于了解本地工具的配置与使用。3.Dify开源平台：供学有余力的学生深入了解开源智能体开发框架。七、预习成果展示八、教学项目（任务）设计项目名称：“认识与体验AI智能体”项目目标：1.学生能够准确理解智能体的基本概念、工作原理及其与传统AI大模型的区别。2.学生能够掌握智能体的五大核心特点和六大主要功能。3.学生能够区分智能体开发平台的三大类型，理解各类型的适用场景。4.通过平台注册与初步体验，培养学生对智能体技术的动手实践能力和学习兴趣。项目任务及要求：任务一：智能体概念梳理与对比分析1.任务内容学生以小组（3-5人）为单位，根据教材内容和课堂讲授，完成以下任务：（1）每个小组绘制一幅“智能体工作原理示意图”，应包含“感知—决策—行动”三个核心环节及其循环关系。（2）列出智能体与传统AI大模型的至少3个关键区别点，形成对比表格。（3）任选智能体五大特点中的一个（自主性、反应性、前瞻性、持续性、社会性），结合实际生活场景，撰写一个200字左右的应用场景描述。2.要求（1）原理示意图需标注各环节的关键输入与输出，逻辑清晰、表达准确。（2）对比表格需涵盖“定义本质”“工作方式”“能力边界”等维度。（3）场景描述应具体、合理，能体现所选特点的核心内涵。任务二：智能体开发平台探秘1.任务内容（1）学生在课堂上完成扣子开发平台的注册，并浏览平台主界面，记录自己观察到的核心功能模块。（2）阅读教材中关于“扣子”的内容，了解其三种AI项目形式（扣子智能体、扣子应用、扣子空间）的区别。（3）课后尝试在扣子平台上创建一个最简单的智能体（仅配置人设与回复逻辑，不涉及复杂技能配置），并记录体验过程。2.要求（1）注册完成后，截图保存平台主界面，标注出至少3个核心功能区。（2）课前完成扣子平台的初步浏览与体验，记录至少2个使用过程中的发现或疑问，准备在课堂上分享。九、教学结构流程的设计教学环节学习目标参考导语教学内容项目任务教法学法设计意图教学资源时间导入同学们，你们有没有想过一个问题：现在的AI大模型已经很厉害了，能写文章、能画图、能聊天，但为什么我们还是要自己动手去操作每一个步骤？如果有一个AI，不仅能回答问题，还能主动帮我们完成任务——比如你说“帮我订一张明天去北京的机票”，它就能自己去查航班、比价格、完成预订——那会是什么样的体验？这就是我们今天要学习的主题：AI智能体。以生活化问题引发学生兴趣，建立新旧知识的联系，自然过渡到新课主题。5本课介绍本课是《AI智能体搭建与应用》课程的第一次课，也是整个课程的奠基之章。我们将从OpenAI提出的AI五级发展体系出发，理解智能体在AI发展中的定位，然后深入探讨智能体的概念、工作原理、核心特点与功能，最后了解智能体的开发平台类型和前沿技术。学完这一课，大家将建立起对AI智能体技术的整体认知框架。明确本节课的学习目标与内容框架，帮助学生建立“鸟瞰图”。5输入知识目标1能力目标1【参考导语】首先，我们来理解什么是智能体。请大家阅读教材“任务一认识智能体”中的内容，思考两个问题：（1）课本中是如何定义“智能体”的？（2）智能体与普通的AI大模型有什么区别？【教法学法】1.阅读指导：指导学生快速定位关键信息——智能体的定义、工作原理图、与传统AI的区别。2.提问引导：在学生阅读过程中穿插提问，引导学生边读边思考。【设计意图】通过自主阅读和问题引导，培养学生信息提取能力，建立对智能体的初步认知。【教学资源】教材图1-1“智能体的基本工作原理”15【教学内容】智能体是能够自主感知环境、做出决策并执行行动的系统。其工作原理可概括为三个步骤：感知→决策→行动。传统大模型是“被动输出”，智能体是“主动思考并行动”。输出好，同学们读完教材了。现在我们来做一个快速问答：（1）谁可以用自己的话概括一下智能体的定义？（2）谁能说出“感知—决策—行动”每个环节具体做了什么？（3）智能体和ChatGPT这样的AI大模型，最大的区别是什么？【教法学法】1.问答互动：通过快速问答检验学生阅读效果。2.板书辅助：在黑板上绘制简化的“感知—决策—行动”循环图，引导学生一起完成。【设计意图】通过问答互动检验阅读效果，强化核心概念的记忆。【教学资源】黑板/白板及板书工具10反馈刚才同学们的回答基本准确。我们来总结一下：智能体的核心在于“闭环”——它不仅仅是输出一个答案，而是感知环境→分析决策→执行行动→再感知……如此循环。而传统的AI大模型，一次对话就是一次独立的输出，没有这种持续的、自主的闭环。【设计意图】及时纠正理解偏差，强化“闭环机制”这一核心概念。5反思请大家想一想：为什么“闭环”这么重要？如果一个智能体只有感知和决策，没有行动，它还是智能体吗？【设计意图】通过反问引导学生深化对智能体本质特征的理解。5输入知识目标2能力目标2【参考导语】了解了智能体的基本概念后，我们来深入看看智能体有哪些核心特点和功能。请大家快速浏览教材中“智能体的特点”和“智能体的功能”两部分。【项目任务】小组讨论：请以小组为单位，选择智能体五大特点中的一个，结合实际生活或专业场景，讨论该特点在实际应用中的价值。【设计意图】通过小组讨论和分享，让学生将抽象的特点与具体场景对应起来，加深理解。10【教学内容】1.智能体的五大特点：自主性、反应性、前瞻性、持续性、社会性。2.智能体的六大功能：环境感知、决策规划、任务执行、工具调用、记忆学习、多模态交互。【教法学法】1.阅读指导：引导学生快速提取关键词。2.小组讨论+分享：每个小组派代表分享讨论成果。【教学资源】教材“智能体的五大核心特点”“智能体的六大功能”相关内容输出好，哪个小组来分享你们的讨论结果？（各小组代表分享）比如“前瞻性”这个特点，有同学提到智能体在订机票时可以提前考虑天气因素、航班延误可能性等——这就是前瞻性在实际中的应用。【教法学法】小组代表发言+教师点评引导。【设计意图】通过小组分享实现知识输出，锻炼表达能力和知识迁移能力。10反馈同学们对特点的理解很到位。需要补充一点——“社会性”是智能体区别于普通AI的一个重要特征，它意味着不同的智能体可以互相协作，共同解决复杂问题。这在后续学习“多智能体协同运作”时会进一步展开。【设计意图】承上启下，为后续课程内容埋下伏笔。3反思如果你要设计一个帮助新媒体运营的智能体，你认为它最需要具备以上哪几个特点？为什么？【设计意图】引导学生将理论与专业方向（新媒体）进行关联思考。5输入知识目标3【参考导语】了解了智能体的概念之后，我们来拓展视野——智能体技术目前发展到了什么程度？未来会走向何方？请大家阅读“智能体的发展现状与趋势”部分。【项目任务】快速浏览教材中“发展现状与趋势”部分，用2分钟找出你印象最深的两个发展趋势。【设计意图】培养学生快速阅读和提取关键信息的能力。5【教学内容】发展现状：基础技术（大模型+多模态）、应用框架、开发平台、应用场景、技术挑战。发展趋势：技术融合深化、应用场景扩展、智能化水平提升、个性化服务增强、标准化程度提高、社会影响深化。【教法学法】快速阅读+提问引导。【教学资源】教材“智能体的发展现状与趋势”相关内容输出请几位同学分享你关注到了哪个发展趋势，以及你为什么关注它。（学生分享）【教法学法】学生自由发言+教师归纳总结。【设计意图】培养学生快速提取关键信息和表达观点的能力。5反馈同学们关注的点都很前沿。值得注意的是——智能体的发展不仅仅是技术问题，还涉及安全、伦理、标准化等社会层面的挑战。希望大家在后面的学习中始终保持这种“技术+人文”的双重视角。【设计意图】渗透思政教育：技术与伦理并重。3反思技术发展日新月异，智能体作为一个快速演进的领域，需要我们持续关注。你打算通过哪些渠道来追踪智能体技术的最新动态？【设计意图】培养终身学习的意识和能力，引导形成主动关注技术前沿的习惯。2输入知识目标4【参考导语】接下来，我们来看看“怎么上手”——智能体有哪些开发平台？请大家阅读教材“任务二熟悉智能体开发平台”。【项目任务】快速梳理三种平台类型的特点，在笔记本上完成简表。【设计意图】培养学生基于需求进行技术选型的思维能力。10【教学内容】平台分三大类：低代码平台（扣子、阿里云百炼、腾讯元器）——适合初学者，可视化操作；本地工具（CherryStudio、ChatboxAI）——注重隐私，本地运行；开源平台（Dify、n8n、CozeStudio）——深度定制，可私有化部署。【教法学法】1.表格填写：学生在笔记本上完成三种平台类型的对比简表。2.平台截图展示：教师展示各平台主界面截图，帮助学生建立直观印象。【教学资源】教材“任务二”中三大平台类型的详细对比内容及各平台官网截图输出根据你的理解，如果你是一个新媒体专业的学生，想快速搭建一个帮自己写文案的智能体，你会选择哪个平台？为什么？（学生回答）【教法学法】学生回答+教师点评。【设计意图】学以致用，将平台知识与实际场景结合，形成判断力。5反馈大家的选型思路是对的——入门阶段首选低代码平台，我们这门课用的就是扣子。但如果未来你参与企业级项目开发，涉及数据隐私和定制化需求，就需要考虑开源平台和本地工具了。【设计意图】明确课程选择扣子平台的依据，建立课程学习与行业应用的关联。3反思不同平台各有优劣，“没有最好的平台，只有最适合的平台”。这一理念同样适用于我们未来面对的任何技术选择。【设计意图】培养学生理性判断和独立选型的思维方式。输入知识目标5能力目标3【参考导语】最后，我们来了解智能体的三大前沿技术：工具调用、MCP、GUI智能体。这部分内容可能有一定难度，但非常关键。【项目任务】类比思考：教材中将MCP比作USB接口标准，将工具调用比作螺丝刀。你还能想到其他类似的类比吗？【设计意图】通过类比教学降低抽象概念的理解难度，帮助学生建立直观认知。10【教学内容】工具调用（FunctionCalling）：让大模型能够调用外部工具来增强自身能力，核心运行流程为“定义工具→识别意图→生成参数→执行工具→处理结果”。MCP（ModelContextProtocol）：Anthropic推出的开放协议，为大模型连接数据源和工具提供标准化接口，类似于USB接口标准。GUI智能体：能够像人类一样通过视觉感知屏幕并使用虚拟鼠标键盘操作计算机的AI系统。【教法学法】类比教学：运用教材中的“USB接口标准”“螺丝刀与螺丝钉规格”等比喻，降低抽象概念的理解难度。【教学资源】教材“任务三了解智能体的前沿技术”相关内容输出能力目标4谁能用一句话概括工具调用和MCP的关系？（学生回答）教材中有个很好的比喻：工具调用就像是一把螺丝刀，能够拧螺丝，而MCP则是制定了全球通用的螺丝钉规格标准。【教法学法】提问+学生回答+教师补充。【设计意图】检验学生对两个易混淆概念的理解程度。10反馈素养目标3前沿技术的学习可能会有些吃力，但正是这些技术决定了智能体的能力边界。从工具调用到MCP再到GUI智能体，我们能看到一个清晰的趋势：智能体正在从“能说话”走向“能做事”。这其中蕴含的不仅是技术进步，更是对技术伦理、安全、责任的更高要求。【设计意图】呼应素养目标中的技术伦理与社会责任意识。5反思本节课我们接触到了工具调用、MCP、GUI智能体三个前沿概念。哪一个最让你感兴趣？你打算课后如何深入探索它？【设计意图】激发学生课后自主探索的兴趣和动力。2课后作业实训项目：全面学习扣子开发平台的官方文档请同学们完成教材“项目实训”中的任务：（1）访问扣子开发平台官网（），完成账号注册。（2）浏览平台主界面，了解开发指南、API参考等核心模块的结构。（3）尝试搭建一个最简单的智能体（仅配置人设与回复逻辑，不涉及复杂技能配置）。（4）阅读教材“拓展延伸”中“上下文污染”的内容，思考：为什么“少即是多”是智能体设计的重要原则？课后思考题：1.说说智能体的主要特点。2.简述智能体的主要功能。3.检索并注册常用的低代码智能体开发平台，尝试先设计一个最简单的智能体。4.尝试在互联网上搜索与阅读关于MCP等前沿技术的官方说明文档。5.扣子开发平台支持将插件以MCP形式调用，请查看与了解其调用方式，并尝试在CherryStudio平台配置一个扣子开发平台的MCP工具。（选做）【设计意图】通过课后实践巩固课堂所学，拓展前沿技术视野。5教师小结今天我们完成了对AI智能体的全面概览：第一，我们理解了智能体的概念——“感知—决策—行动”的闭环机制，以及它与传统AI大模型的本质区别。第二，我们掌握了智能体的五大核心特点和六大功能。第三，我们了解了智能体技术的发展现状和未来趋势。第四，我们梳理了智能体开发平台的三大类型及其适用场景。第五，我们初步认识了工具调用、MCP和GUI智能体三大前沿技术。这堂课是后续所有课程的基础。从下次课开始，我们将逐一深入每个核心模块，并动手在扣子平台上搭建真正的智能体。请大家务必完成课后实训任务。【设计意图】系统回顾本节课的核心知识点，强化记忆，为后续课程做好铺垫。5十、教学后记（教师填写）AI智能体搭建与应用授课教师专业（学科）新媒体教学课题智能体的核心模块——大模型学时安排2学时（90分钟）教学年级所选教材《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月一、学习目标描述1.知识目标1）了解大模型的概念与核心特征（参数规模、涌现能力、预训练-微调范式）。2）掌握大模型的七种主要类型（大语言模型、视觉大模型、图像生成大模型、音频大模型、视频生成大模型、代码类大模型、多模态大模型）及其特点与应用场景。3）理解大模型与智能体的共生关系，掌握大模型在智能体中扮演的四大角色：理解与感知中心、知识与记忆中枢、规划与推理引擎、决策与生成单元。4）掌握大模型的关键参数（Token、温度、上下文长度、流式输出、深度思考）的含义与设置方法。2.能力目标1）能够根据任务需求选择合适类型的大模型（文本任务选大语言模型、图像任务选视觉模型/图像生成模型等）。2）能够通过调整温度、上下文长度等关键参数优化模型输出效果。3）能够理解并描述大模型如何在智能体中充当“大脑”的角色。3.素养目标1）通过了解国产大模型（DeepSeek、通义千问、豆包等）的发展现状，增强学生对我国AI技术的认同感与自豪感，激发科技报国意识。2）培养学生的技术判断力，能够理性评估不同大模型的适用场景与局限性。二、学习重点及难点学习重点：大模型的七种类型及其应用场景；大模型与智能体的关系（四大角色）；关键参数（温度、上下文长度）的作用与调优方法。学习难点：理解大模型“涌现能力”的内涵；区分不同大模型类型之间的边界与重叠；理解Token计数对模型性能的影响。教学问题预测1.学生可能对大模型的“涌现能力”理解困难——为什么模型变大后会突然表现出类似人类的推理能力？2.学生容易混淆“视觉大模型”和“图像生成大模型”——认为两者是一回事。3.学生对“温度”参数的作用难以直观理解——不清楚何时该调高、何时该调低。4.学生可能对大模型与智能体的关系理解不够深入——可能认为“大模型就是智能体”。四、教学问题解决方案1.涌现能力形象化讲解：采用“水滴与洪流”的比喻——单个水分子没有洪流的力量，但当数十亿水分子汇聚时，就形成了巨大的洪流。同样，当参数规模达到千亿级别时，模型就“涌现”出了小模型不具备的推理和理解能力。2.对比表格厘清概念：在讲解视觉大模型与图像生成大模型时，使用对比表格（视觉大模型=“读懂”图像，图像生成大模型=“创造”图像），帮助学生区分。3.温度参数生活化比喻：将温度比作“答题的随机性”——温度低时像学霸答题，每次答案都精准稳定；温度高时像灵感迸发的创作者，每次都有不同创意。结合教材中“创意写作调高、事实回答调低”的建议进行讲解。4.“大脑与身体”的类比贯穿教学：反复运用教材中的核心类比——大模型是智能体的“大脑”，提供智慧；智能体是大模型的“承载者”，提供身体和手脚。强调“大模型≠智能体，大模型只是智能体的核心引擎”。五、学习者特征分析（教师填写）学习特点：学习习惯：交往特点：六、教学资源教材和参考书籍：1.《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月，项目二“任务一认识智能体中的大模型”。2.各模型官方文档：DeepSeek、通义千问、豆包、SunoAI等。在线课程和平台：1.扣子开发平台模型配置界面（用于演示关键参数设置）。2.各大模型官网（用于展示不同类型模型的典型应用）。七、预习成果展示八、教学项目（任务）设计项目名称：“大模型选型与参数配置实战”项目目标1.学生能够准确理解大模型的概念、类型及其与智能体的关系。2.学生能够根据具体的任务需求，选择合适类型的大模型。3.学生能够理解关键参数的含义，并能够进行基本的参数调整。项目任务及要求任务一：大模型类型与应用场景匹配1.任务内容学生以小组为单位，完成以下任务：（1）根据教材内容，列出七种大模型类型及其典型应用场景，形成对比表格。（2）分析以下三个任务场景，分别应选择哪种类型的大模型：①为一家奶茶店设计一张新品宣传海报；②开发一个能帮助程序员自动生成代码的助手；③制作一段包含背景音乐的产品介绍视频。2.要求（1）对比表格需涵盖“模型类型”“核心功能”“典型代表”“适用场景”四个维度。（2）每个任务场景需给出明确的选型理由。任务二：关键参数模拟配置任务内容请学生独立思考以下两个场景，并给出参数配置建议：场景一：需要智能体为一款新上市的智能手表撰写三句不同风格的广告语（用于A/B测试）。请问温度参数应调高还是调低？为什么？场景二：需要智能体回答一个科学事实类问题（如“水的沸点是多少摄氏度”）。请问温度参数应调高还是调低？为什么？请将分析思路与结论记录下来。九、教学结构流程的设计教学环节学习目标参考导语教学内容项目任务教法学法设计意图教学资源时间导入【参考导语】同学们，上节课我们认识了智能体——它能够“感知→决策→行动”，是一个主动的任务执行者。但大家有没有想过一个问题：智能体凭什么能够感知、决策和行动？它的“智慧”从哪里来？如果说智能体是一个有手有脚的“人”，那它的“大脑”是什么？今天我们就来认识这个“大脑”——大模型。【设计意图】通过类比复习上节课内容，自然过渡到新课主题——大模型是智能体的“大脑”。5本课介绍【参考导语】本节课是项目二“智能体的核心模块”的第一部分，我们将围绕智能体的“大脑”——大模型展开学习。内容包括：大模型的概念与核心特征、七种主要类型、大模型与智能体的关系、以及五个关键参数。这是理解后续课程（提示词工程、记忆、技能）的基础。【设计意图】明确本节课的学习目标与内容框架。5输入知识目标1【参考导语】首先，我们来理解什么是大模型。请大家阅读教材“任务一”中“大模型的概念”部分，找出大模型的核心特征。【教法学法】1.阅读指导：引导学生快速定位“大模型概念”中的关键词（参数规模、涌现能力、预训练-微调）。2.提问引导：什么是“涌现”？小模型为什么没有涌现能力？【设计意图】通过自主阅读和问题引导，建立对大模型的基本认知。【教学资源】教材“大模型的概念”部分10【教学内容】大模型本质上是一个通过海量数据训练而成的深度神经网络模型。其核心特征在于“大”——千亿甚至万亿级别的参数规模、庞大的训练数据、复杂的计算结构。这种规模使得模型实现了智能的“涌现”（Emergence），表现出小规模模型所不具备的理解、推理、生成乃至创造能力。大模型通过“预训练-微调”（Pre-trainingandFine-tuning）范式，从海量无标注数据中学习通用知识，再通过少量有标注数据进行特定任务的适配。输出好，现在来检验一下大家的理解：（1）谁能用自己的话概括一下什么是大模型？（2）“涌现”是什么意思？能否用生活中的例子来类比？（学生回答）比如有同学刚才提到——单个水分子没有洪流的力量，但数十亿水分子汇聚就有巨大的洪流。这就是“涌现”！【教法学法】问答互动+学生类比分享。【设计意图】检验阅读效果，通过学生自主类比深化对抽象概念的理解。8反馈刚才同学们的回答很好。需要补充一点：“预训练-微调”范式是大模型最重要的技术突破之一——先让模型在海量数据上“通识教育”，再针对特定任务“专业培训”。这也是大模型能够广泛应用于不同领域的原因。【设计意图】强化“预训练-微调”这一核心范式。3反思大家想一想：如果让你用一个比喻来形容大模型的“预训练-微调”过程，你会用什么比喻？【设计意图】通过类比深化理解。2输入知识目标2【参考导语】了解了概念后，我们来看看大模型有哪些类型。请大家阅读“大模型的类型”部分。【项目任务】小组合作：在笔记本上完成七种大模型类型的对比简表（类型→核心功能→典型代表→适用场景）。【设计意图】通过表格整理，建立对大模型类型的系统认知。12【教学内容】大模型已从单一的文本处理发展为一个覆盖多种信息模态的庞大家族：①大语言模型（DeepSeek）——处理文本；②视觉大模型（豆包视觉理解模型）——理解图像；③图像生成大模型（Seedream）——创造图像；④音频大模型（SunoAI）——处理声音；⑤视频生成大模型（Seedance、Sora）——生成视频；⑥代码类大模型（Qwen-coder）——编写代码；⑦多模态大模型（Qwen-VL）——跨模态理解与生成。【教法学法】1.表格填写：学生在笔记本上完成七种类型的对比简表。2.举例展示：教师结合教材中的典型代表（DeepSeek、豆包、Seedream等）逐一说明。【教学资源】教材“大模型的类型”部分输出好，我来检验一下大家的表格完成情况——（1）大语言模型的核心功能是什么？典型的代表模型有哪些？（2）视觉大模型和图像生成大模型有什么区别？（关键考点）（3）多模态大模型“多”在哪里？【教法学法】快速问答+重点辨析（视觉模型VS图像生成模型）。【设计意图】通过问答检验表格完成质量，辨析易混淆概念。8反馈大家注意一个关键区别——视觉大模型是“读懂”图像，图像生成大模型是“创造”图像。前者做识别和理解，后者做生成。这是两种不同的能力方向。多模态大模型则是“全能选手”，能同时处理多种类型的信息。【设计意图】厘清易混淆概念，强化辨析记忆。3反思如果你要开发一个能帮设计师快速出图的智能体，你应该选择哪种类型的大模型？如果是要开发一个帮盲人“听懂”图片内容的智能体呢？【设计意图】引导学生根据任务需求进行模型选型判断。4输入知识目标3【参考导语】认识了各种类型的大模型之后，我们来看看一个核心问题——大模型和智能体到底是什么关系？

请大家阅读“大模型与智能体的关系”部分。【教法学法】1.阅读指导：引导学生提取大模型的“四大角色”。2.类比教学：反复强化“大脑”与“承载者”的类比。【设计意图】建立“大模型≠智能体，大模型是智能体的大脑”的核心认知。8【教学内容】大模型是智能体的“大脑”，智能体是大模型的“承载者”。大模型在智能体中扮演四大角色：①理解与感知中心——深度语义理解；②知识与记忆中枢——存储世界知识；③规划与推理引擎——制定行动计划；④决策与生成单元——生成行动指令。智能体除了有“大脑”，还有“身体”和“手脚”（规划、记忆、技能等模块）。各要素协同，推动AI从“问答机器”向“问题解决者”跨越。【教学资源】教材“大模型与智能体的关系”部分输出现在我来问一个关键问题——大模型就等于智能体吗？如果不是，它们之间是什么关系？（学生回答）很好！大模型是智能体的“大脑”，但智能体还有规划、记忆、技能等“身体”和“手脚”模块。没有大脑，智能体无法思考；没有身体和手脚，大脑也无法行动。【教法学法】核心问题提问+学生回答+教师总结。【设计意图】强化核心认知：大模型≠智能体，大模型是智能体的核心引擎。5反馈补充一个重要的观点：大模型赋予了智能体“理解世界”和“思考问题”的能力，但智能体的“行动能力”来自于其他模块（规划、记忆、技能）。这就是为什么我们在后续课程中还要学习提示词工程、思维链、知识库、工作流等内容——它们构成了智能体的“身体和手脚”。【设计意图】承上启下——大模型是起点，后续还有规划、记忆、技能需要学习。3反思如果只有一个大模型，没有规划、记忆和技能模块，它能算是一个“智能体”吗？为什么？【设计意图】引导学生理解智能体作为“完整系统”的概念。2输入知识目标4【参考导语】最后，我们来看看在使用大模型时，有哪些关键参数需要我们了解和调整。请大家阅读“大模型中的关键参数”部分。【项目任务】独立思考以下两个场景的参数配置：场景一：需要生成3句不同风格的广告语（A/B测试）→温度调高还是调低？场景二：回答科学事实类问题（水的沸点）→温度调高还是调低？将判断理由记录在笔记本上。【教学资源】教材“大模型中的关键参数”部分12【教学内容】五个关键参数：①Token——模型处理自然语言的最小单位；②温度——控制输出随机性，值高=创造性，值低=确定性；③上下文长度——模型一次能“记住”的文本长度；④流式输出——逐部分返回结果，提升交互体验；⑤深度思考——展示推理过程，提升复杂问题准确率。【教法学法】1.生活化比喻教学：温度=“答题的随机性”；2.场景分析：学生独立思考后分享判断。输出好，我们来分享：（1）场景一（广告语）应该怎么设置温度？为什么？（2）场景二（科学事实）应该怎么设置温度？为什么？（学生回答）（总结）创意任务→高温；事实任务→低温。【教法学法】学生分享+教师总结。【设计意图】检验学生对温度参数的理解，将理论知识转化为实际应用判断。5反馈温度调高时输出更多样，温度调低时输出更稳定。但注意——温度不是越高越好，过高可能导致输出完全不相关；也不是越低越好，过低可能导致输出呆板重复。需要根据任务类型找到平衡点。【设计意图】补充“适度原则”，避免学生走向极端。3反思除了温度，你觉得在实际使用智能体时，哪个参数最影响你的使用体验？为什么？【设计意图】引导学生关注其他参数（如流式输出、深度思考）对用户体验的影响。2课后作业实训任务：1.在扣子平台上创建一个简单的智能体，在模型配置界面找到“温度”参数，尝试将其分别设为0.2和0.8，输入同一个简单问题（如“请介绍一下你自己”），观察并记录两次回答的差异。2.阅读教材“拓展延伸”中“幻觉”的内容，思考：为什么大模型会产生幻觉？大模型的类型选择与关键参数设置是否会对幻觉产生影响？课后思考题：1.简述大模型在智能体中扮演的四大角色。2.如果让你开发一个“智能旅游规划师”智能体，你会选择哪种类型的大模型作为核心引擎？说明理由。3.温度参数分别在高值和低值时，模型的输出各有什么特点？分别适合什么场景？【设计意图】通过课后实践巩固课堂所学，拓展前沿技术视野。5教师小结今天我们学习了智能体“大脑”——大模型的核心内容：第一，我们理解了大模型的概念——参数规模大、涌现能力、“预训练-微调”范式。第二，我们掌握了七种大模型类型——文本、视觉、图像生成、音频、视频生成、代码、多模态。第三，我们深入理解了大模型与智能体的关系——大模型是“大脑”，智能体是“承载者”，大模型扮演四大角色。第四，我们学习了五个关键参数——Token、温度、上下文长度、流式输出、深度思考。下节课，我们将学习智能体的“规划能力”——提示词工程、上下文工程和思维链。这是将大模型的“智慧”转化为“行动”的关键环节。【设计意图】系统回顾核心知识点，为后续课程做好铺垫。5十、教学后记（教师填写）AI智能体搭建与应用授课教师专业（学科）新媒体教学课题智能体的核心模块——规划能力（提示词工程+上下文工程+思维链）学时安排2学时（90分钟）教学年级所选教材《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月一、学习目标描述1、知识目标1）掌握提示词工程的概念与核心要素（指令、上下文、输入数据、输出指示），理解结构化提示词的“角色+任务+要求”公式。2）理解上下文工程的概念及其与提示词工程的区别（战术层面vs战略层面），掌握上下文的七大组成要素。3）掌握思维链技术的概念、主要优势及其在智能体规划中的作用。4）理解思维链与深度思考的区别与联系。2、能力目标1）能够运用“角色+任务+要求”公式编写结构化提示词。2）能够区分提示词工程与上下文工程的不同应用场景。3）能够运用思维链技术引导智能体完成复杂的多步骤推理任务。3、素养目标1）培养系统化思维能力——提示词工程是“战术”，上下文工程是“战略”，引导学生建立从局部到整体的思维框架。2）培养精益求精的专业精神——提示词的优化需要反复调试和打磨，引导学生理解“细节决定成败”的职业素养。二、学习重点及难点学习重点：提示词的核心四要素；结构化提示词“角色+任务+要求”公式；上下文工程与提示词工程的六大区别；思维链的概念与应用。学习难点：区分提示词工程与上下文工程的本质差异；理解上下文工程“在正确的时间以正确的格式投喂信息”的系统设计思维；思维链提示词的设计方法。教学问题预测1.学生可能难以理解“提示词工程”和“上下文工程”的本质区别——可能认为两者只是“换了个说法”。2.学生编写提示词时容易“大而全”，不懂得精简，导致提示词冗长但效果不佳。3.学生对“结构化提示词”的理解可能停留在表面，只套用公式但不会根据任务灵活调整。4.学生可能不理解思维链与深度思考的区别——认为两者是同一回事。四、教学问题解决方案1.运用教材对比表格：直接运用教材表2-1（上下文工程和提示词工程的六大区别），从组成方式、优化目标、信息含量、状态记忆、扩展性、开发调试六个维度进行逐一讲解，帮助学生建立清晰的对比认知。2.运用比喻教学：上下文工程=“在正确的时间把正确的食材送到厨师面前”；提示词工程=“告诉厨师菜怎么做”。前者关注资源调度，后者关注指令设计。3.结构公式化训练：强化“角色+任务+要求”三要素公式，并通过多个不同场景的示例展示如何灵活调整每个要素的具体内容。4.历史演进脉络讲解：讲清技术发展脉络——提示词工程→上下文工程→思维链，这是从“简单指令”到“系统设计”再到“复杂推理”的演进过程。思维链是提示词技巧，深度思考是模型能力，两者表现形式相似但本质不同。五、学习者特征分析（教师填写）学习特点：学习习惯：交往特点：六、教学资源教材和参考书籍：1.《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月，项目二“任务二理解智能体的规划能力”。2.教材表2-1“上下文工程和提示词工程的区别”。在线课程和平台：1.扣子开发平台（用于课堂演示提示词的实际效果）。2.各大模型对话界面（用于展示思维链效果）。七、预习成果展示八、教学项目（任务）设计项目名称：“结构化提示词设计与思维链应用”项目目标1.学生能够掌握结构化提示词的设计方法，运用“角色+任务+要求”公式编写高质量的提示词。2.学生能够理解提示词工程与上下文工程的区别，识别不同场景下应采用的技术手段。3.学生能够运用思维链技术引导智能体完成复杂推理任务。项目任务及要求任务一：结构化提示词编写实战1.任务内容请每位学生独立完成以下提示词设计任务：（1）假设你经营一家主打健康理念的茶饮店，需要请智能体为你撰写一篇小红书推广文案，目标受众为20-30岁注重健康的女性。请按照“角色+任务+要求”公式，设计一份完整的结构化提示词。（2）将提示词输入到任意一款大模型或智能体中，记录生成结果。（3）根据生成效果，对提示词进行一次优化迭代，记录优化前后的对比。2.要求（1）提示词必须清晰包含“角色”“任务”“要求”三个部分。（2）要求部分至少包含3条具体的输出要求（如字数、风格、必须包含的内容等）。任务二：思维链应用与对比分析任务内容请学生完成以下对比测试：（1）不加入思维链引导，直接向大模型提问：“小华有10个苹果，吃了1个，分给朋友3个，又有一个朋友给他1个，小华现在有几个苹果？”记录回答。（2）加入思维链引导，提问：“小华有10个苹果……让我们一步步来思考。”记录回答。（3）对比两次回答的质量差异，分析思维链在此任务中起到了什么作用。九、教学结构流程的设计教学环节学习目标参考导语教学内容项目任务教法学法设计意图教学资源时间导入【参考导语】上节课我们认识了智能体的“大脑”——大模型。但有了大脑，智能体就能自动完成任务了吗？其实还差一个关键环节——规划。一个智能体接到任务后，它如何理解任务、如何拆解任务、如何一步步去完成？这就涉及到智能体的“规划能力”。今天我们就来学习智能体规划的三大核心技术——提示词工程、上下文工程和思维链。【设计意图】复习上节课内容，建立知识衔接，引出“规划能力”主题。5本课介绍【参考导语】本节课我们将学习三个层层递进的概念：首先是提示词工程——如何设计高质量的指令；然后是上下文工程——如何系统地管理信息环境；最后是思维链——如何引导模型一步步思考。这三个技术构成了智能体规划能力的完整体系。【设计意图】明确本节课的学习框架。5输入知识目标1【参考导语】首先，我们从最基础的“提示词工程”开始。请大家阅读“任务二”中“提示词工程”部分。【教法学法】1.阅读指导：引导学生提取提示词的四要素。2.示例分析：以教材中的“市场分析师写智能运动手表报告”为例，逐一标出角色、任务、要求。【设计意图】

通过自主阅读和示例分析，建立提示词工程的基础认知。

【教学资源】

教材“提示词工程”部分、结构化提示词示例12【教学内容】提示词工程是一门设计、构建和优化输入提示词的学科。一个完整的提示词包含四大核心要素：①指令——明确任务（要做什么）②上下文——背景信息（在什么环境下做）③输入数据——处理对象（处理什么材料）④输出指示——格式要求（输出成什么样）结构化提示词的核心公式：角色+任务+要求。输出好，我们来回顾一下——（1）提示词的四大核心要素是什么？（2）结构化提示词的核心公式是什么？（3）结合教材中的例子，你能指出哪部分是“角色”、哪部分是“任务”、哪部分是“要求”吗？（学生回答）【教法学法】问答互动+示例标注分析。【设计意图】检验阅读效果，强化“角色+任务+要求”公式的记忆。8反馈注意：四要素中“指令”是必备的，其他三个是可选的。但对于复杂任务，四个要素越完整，模型的理解就越精准。结构化提示词的价值在于——降低输出的不确定性，让智能体每次都按照预期的逻辑工作。【设计意图】强调结构化提示词的核心价值——降低不确定性。3反思你平时用AI时，有没有发现自己给的指令越模糊，得到的答案就越“随便”？好的提示词不是“提问”，而是“交代任务”。大家可以思考一下这两者的区别。【设计意图】引导学生从“提问”思维转向“交代任务”思维。2输入知识目标2能力目标2【参考导语】掌握了提示词工程后，我们来看一个更系统的概念——上下文工程。如果说提示词工程是“战术”，上下文工程就是“战略”。请大家阅读“上下文工程”部分。【教法学法】

1.对比教学：直接运用教材表2-1，六维度逐一对比。

2.比喻教学：上下文工程=“在正确的时间把正确的食材送到厨师面前”；提示词工程=“告诉厨师菜怎么做”。【设计意图】通过对比表格和比喻，帮助学生建立清晰的认知框架。12【教学内容】上下文工程是在正确的时间、以正确的格式，向大模型精准“投喂”完成任务所需信息的系统设计方法。一个完整的上下文由七大要素组成：系统指令、用户查询、短期记忆、长期记忆、检索信息、可用工具、结构化输出。

提示词工程与上下文工程有六大区别：

①组成方式——静态字符串vs动态组装；

②优化目标——单次最佳vs系统性提升；

③信息含量——固定简短vs动态丰富；

④状态记忆——无状态vs有状态；

⑤扩展性——手工维护vs模块化；

⑥开发调试——反复试错vs细粒度评估。【教学资源】教材表2-1“上下文工程和提示词工程的区别”输出现在我来检验大家对这六大区别的理解——

（1）提示词工程的信息含量是固定的，上下文工程的信息含量有什么特点？

（2）提示词工程是无状态的，上下文工程是有状态的——“有状态”是什么意思？

（学生回答）

很好，上下文工程可以动态引入实时数据和历史记忆，让智能体具有“记忆”和“场景感知”能力。【教法学法】问答互动+关键概念辨析。【设计意图】检验对对比表格的理解程度，深化“有状态vs无状态”“动态vs静态”等核心区别的理解。5反馈记住一个关键点——提示词工程教你怎么说，上下文工程决定模型知道什么、何时知道、怎么知道。前者关注“指令设计”，后者关注“信息环境设计”。【设计意图】用一句话总结两者的本质区别。3反思你手机上最常用的AI助手，你觉得它在“上下文工程”方面做得好的地方是什么？比如它是否记得你之前聊过什么？【设计意图】将抽象概念与学生的日常体验联系起来。3输入知识目标3

知识目标4

能力目标3【参考导语】接下来我们学习规划能力的第三个技术——思维链。当任务足够复杂时，我们需要引导智能体“一步步思考”。请大家阅读“思维链”部分。【教法学法】1.对比示例：先展示“未使用思维链”的提问，再展示“使用思维链”的提问。

2.教材示例分析：运用教材中的“小华有10个苹果”示例。【设计意图】通过对比教学，让学生直观感受思维链的效果。8【教学内容】思维链是一种提示词技术，通过引导模型在给出最终答案前输出中间推理步骤，显著提升复杂任务的准确性。

三大优势：①提升复杂任务的准确性；②增强模型的可解释性；③激发模型的潜力。

思维链与深度思考的区别：

思维链=用户的提示词技巧（“让我们一步步思考”）；

深度思考=模型自身的高级能力（自动展示推理过程）。【教学资源】教材“使用思维链的提示词示例”输出我们现场来做一个测试——

（1）我请一位同学回答这个题：“小明有15本书，借给同学5本，又买了3本，现在有多少本？”（不加思维链）

（2）我请另一位同学这样提问：“让我们一步步来思考，小明原来有15本书，先借出5本……”

大家有没有发现，加上“让我们一步步来思考”后，模型的回答质量更高？这就是思维链的作用。【教法学法】现场演示+学生观察对比【设计意图】通过现场演示，让学生直观体验思维链的效果。5反馈注意一个关键知识点——思维链和深度思考不是一回事。思维链是用户用的提示词技巧，深度思考是模型本身具备的能力。现在很多大模型（如DeepSeek）本身就支持深度思考，但即便模型有这个能力，我们仍然可以用思维链技巧来引导它完成更复杂的推理。【设计意图】区分易混淆概念——思维链（用户技巧）vs深度思考（模型能力）。3反思在什么类型的任务中，思维链的作用最明显？你遇到过哪些“不加思维链就答不对”的问题？【设计意图】引导学生识别思维链的适用场景。2课后作业实训任务：

1.运用“角色+任务+要求”公式，设计一个“旅游行程规划助手”的结构化提示词，包含清晰的三要素。

2.将提示词输入到任意大模型中，记录生成结果，并至少进行一次优化迭代。

3.选择一个需要多步骤推理的问题（如“周末两天一夜的短途旅行需要准备哪些东西，按优先级排序”），分别用“不加思维链”和“加思维链”两种方式提问，对比结果差异。

课后思考题：

1.提示词的四大核心要素是什么？结构化提示词的核心公式是什么？

2.上下文工程和提示词工程有哪些主要区别？请列出至少三个。

3.思维链技术在智能体规划中起到了什么作用？【设计意图】通过实际操作巩固结构化提示词和思维链的知识。5教师小结今天我们学习了智能体规划能力的三大技术：

第一，提示词工程——设计高质量指令的方法，核心是“角色+任务+要求”公式，目标是降低输出不确定性。

第二，上下文工程——系统设计信息环境的方法，是在正确的时间以正确的格式投喂正确信息，是“战略”层面的设计。

第三，思维链——引导模型一步步思考的技巧，核心是“让我们一步步思考”，能显著提升复杂任务的准确性。

这三个技术层层递进——从“怎么说话”到“怎么设计环境”，再到“怎么引导思考”。它们共同构成了智能体的规划能力体系。下节课我们将学习智能体的“记忆能力”和“技能”。【设计意图】系统回顾本节课的三大核心技术，强调其递进关系。5十、教学后记（教师填写）AI智能体搭建与应用授课教师专业（学科）新媒体教学课题智能体的核心模块——记忆能力与技能学时安排2学时（90分钟）教学年级所选教材《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月一、学习目标描述1、知识目标1）掌握智能体记忆能力的三种形式——变量、数据库、长期记忆的概念、特点与应用场景。2）理解三种记忆形式的区别（变量=短期轻量、数据库=结构化存储、长期记忆=跨会话知识沉淀）。3）掌握智能体三大技能——插件、工作流、知识库的概念与功能定位。4）理解检索增强生成（RAG）技术的原理及其在智能体中的作用。2、能力目标1）能够根据场景需求选择合适的记忆形式（变量/数据库/长期记忆）。2）能够区分插件（单个工具）与工作流（工具组合）的不同应用场景。3）能够理解知识库如何通过RAG技术降低大模型的“幻觉”。3、德育目标1）培养用户隐私保护意识——记忆能力的设计需要平衡个性化服务与数据安全。2）培养系统整合思维——技能模块（插件+工作流+知识库）的协同配合是智能体能力的核心体现。二、学习重点及难点学习重点：

三种记忆形式（变量、数据库、长期记忆）的特点与应用场景；三大技能（插件、工作流、知识库）的功能定位；RAG技术的原理与作用。

学习难点：

理解长期记忆“跨会话”与变量“会话级”的生命周期差异；理解RAG技术如何降低幻觉；区分插件（单个工具）与工作流（多个工具的组合）的本质差异。教学问题预测1.学生可能难以区分变量和长期记忆——认为两者都是“记住信息”，不清楚本质区别在哪里。

2.学生可能认为插件和工作流是“差不多的东西”，不清楚两者的本质差异（单个工具vs工具组合）。

3.RAG技术的原理对学生来说较抽象，难以理解“检索→增强→生成”的具体流程。

4.学生可能不理解“知识库”与大模型自身知识的区别——认为“模型什么都知道，为什么还要知识库？”四、教学问题解决方案1.

生命周期维度对比：用“生命周期”作为核心区分维度——变量是“对话级”（一次对话内有效），数据库是“持久化级”（长期存储，可查询），长期记忆是“跨会话级”（用户关闭对话后再次开启仍然记得）。结合教材中“跨会话记忆”的表述进行讲解。

2.

“单个工具vs自动化产线”比喻：插件=单个工具（如一把螺丝刀），工作流=自动化产线（把螺丝刀、扳手、测量仪组合起来完成一整套工序）。教材中“插件是单个的工具，工作流就是一套精密的‘自动化生产线’”表述非常清晰，可直接运用。

3.

“开卷考试”类比：将RAG比作“开卷考试”——大模型自身知识是“记忆力”，知识库是“参考书”。考试时允许翻书（检索知识库），答案当然更准确。教材拓展延伸中“上下文污染”也有相关讨论，可结合讲解。

4.

“通才vs专家”类比：大模型是“通才”，知道各个领域的通用知识；知识库让智能体变成“专家”，精通特定领域的私有知识。教材中“知识库就是智能体专属的‘外接大脑’或‘专业领域图书馆’”可作为核心比喻。五、学习者特征分析（教师填写）学习特点：学习习惯：交往特点：六、教学资源1.《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月，项目二“任务三理解智能体的记忆能力”和“任务四熟悉智能体的技能”。

2.扣子开发平台官方文档（变量、数据库、知识库配置说明）。

在线课程和平台：

1.扣子开发平台（用于演示变量配置、知识库创建）。

2.RAG技术演示平台或视频资料。七、预习成果展示八、教学项目（任务）设计项目名称：

“记忆形式选型与技能配置方案设计”

项目目标

1.学生能够根据不同的记忆需求，选择合适的记忆形式（变量/数据库/长期记忆）。

2.学生能够区分插件、工作流、知识库的适用场景。

3.学生能够理解RAG技术的原理及其在降低幻觉中的作用。

项目任务及要求

任务一：记忆形式选型分析

>

任务内容

>请学生分析以下三个场景，分别应选择哪种记忆形式，并说明理由：

>（1）用户登录后，智能体需要记住用户的姓名，用于每次对话的称呼（如“王先生，您好”）。

>（2）电商客服智能体需要存储大量商品信息、订单信息，支持复杂查询。

>（3）一个学习辅导智能体需要记住用户上次学到的进度（一周后再次对话时仍能记住）。

>

要求

>每个场景需从“生命周期”角度说明选型依据。

任务二：技能配置方案设计

>

任务内容

>请学生为一个“旅行规划师”智能体配置技能方案，回答以下问题：

>（1）这个智能体可能需要调用什么插件？（至少列举2个，如天气查询、酒店预订）

>（2）如果将“生成一份完整的3天2夜旅游行程”设计为一个工作流，这个工作流可能包含哪些步骤？

>（3）如果这个智能体要成为“某个城市的旅游专家”，需要配置什么技能？这个技能如何帮助智能体提供更精准的回答？九、教学结构流程的设计教学环节学习目标参考导语教学内容项目任务教法学法设计意图教学资源时间导入【参考导语】上节课我们学习了智能体的“规划能力”——通过提示词工程、上下文工程和思维链，让智能体知道“怎么做”。但大家有没有想过：智能体怎么记住你之前说过的话？怎么在几个月后还记得你的偏好？怎么调用外部工具来完成具体的操作？今天我们就来学习智能体的另外两个核心模块——记忆能力和技能。复习上节课内容，引出本节课的两大主题：记忆和技能。复习上节课内容，引出本节课的两大主题：记忆和技能。5本课介绍【参考导语】本节课分为两大板块：第一板块是记忆能力——变量、数据库、长期记忆三种形式的区别与应用；第二板块是技能——插件、工作流、知识库的功能定位与协同配合。学完今天的内容，智能体的四大核心模块（大模型+规划+记忆+技能）我们就全部学完了。【设计意图】明确本节课框架，并提示四大模块的整体进度。5输入知识目标1【参考导语】首先进入第一板块——记忆能力。一个没有记忆的智能体，每次对话都是“第一次见面”，用户体验会很差。请大家阅读“任务三理解智能体的记忆能力”中“变量”部分。【教法学法】1.阅读指导：引导学生提取变量的三大核心要点。

2.生活化举例：智能体记住用户姓名并在每次对话中称呼用户。【设计意图】建立对“变量”这一基础记忆形式的认知。【教学资源】教材“变量”部分8【教学内容】变量是最基础的记忆形式，用来存储动态变化的信息。核心特点：

①手动设置；②会话级生命周期；③可以更新。

变量用于存储用户姓名、偏好设置、对话状态等轻量级信息。输出变量是“会话级”的记忆——什么意思？

（学生回答）

对了，就是“一次对话内有效”。如果你关闭对话再重新打开，变量里的信息就消失了。【教法学法】问答互动。【设计意图】强化“会话级”生命周期这一关键概念。4反馈简单总结：变量就像一个便利贴——写上去方便，但对话结束就撕掉了。【设计意图】用生活化比喻强化记忆。2反思如果你要设计一个智能体，让它记住用户的名字并在每次对话中都称呼用户，用变量可以实现吗？——可以。但如果用户一周后再来对话，变量还能记住吗？——不能。这就需要更高级的记忆形式了。【设计意图】引出“变量不够用”的局限，自然过渡到数据库和长期记忆。3输入知识目标1

能力目标1【参考导语】变量有局限性——对话结束就清零。接下来我们看两种更强大的记忆形式：数据库和长期记忆。请大家阅读“数据库”和“长期记忆”部分。【设计意图】建立三种记忆形式的完整认知框架。12【教学内容】数据库：存储结构化数据（用户信息、订单数据），支持复杂查询，数据持久化（不受会话结束影响）。

长期记忆：通过智能分析和提炼，提取用户的长期偏好、习惯和关键信息，支持跨会话记忆。

三者对比：

变量=会话级，轻量、简单；

数据库=持久化，结构化、可查询；

长期记忆=跨会话，智能化、个性化。【教法学法】1.对比教学：三种记忆形式的生命周期对比。

2.场景匹配：变量→记住姓名；数据库→商品信息查询；长期记忆→学习进度追踪。【教学资源】教材“数据库”“长期记忆”部分输出现在我们来做一个匹配练习——

（1）用户登录后，智能体记住用户姓名——用什么？

（2）电商客服需要查询大量商品信息——用什么？

（3）学习辅导智能体记住用户的学习进度，一周后还能继续——用什么？

（学生回答）

很好！变量（会话级）、数据库（持久化查询）、长期记忆（跨会话）。【教法学法】场景匹配问答【设计意图】通过场景匹配检验学生对三种记忆形式的理解。8反馈记住一个关键的区分维度——生命周期。变量只活在当前对话里；数据库一直活着，但需要查询才能获取数据；长期记忆也是持久化的，而且更智能——它能自动提取用户的关键信息，而不是需要用户手动输入。【设计意图】用“生命周期”作为核心区分维度，帮助学生建立清晰的判断标准。3反思如果一个智能体同时用了变量、数据库和长期记忆，它们之间的数据会冲突吗？例如变量里记录的“用户姓名”和长期记忆里提取的“用户姓名”不一样怎么办？【设计意图】引发对多记忆形式协同的深入思考。4输入知识目标3

能力目标2【参考导语】掌握了记忆能力后，我们进入第二板块——技能。大模型很聪明，但它不能查天气、不能订机票。技能就是让智能体“动手做事”的能力。请大家阅读“任务四熟悉智能体的技能”中“插件”和“工作流”部分。【教法学法】1.比喻教学：插件=一把螺丝刀；工作流=自动化产线。

2.对比教学：单个工具vs工具组合。【设计意图】通过比喻和对比，建立插件与工作流的清晰区分。10【教学内容】插件：单个工具，连接外部API执行特定任务。如天气查询、搜索、发邮件。

工作流：多个工具+逻辑判断的组合，是一套“自动化生产线”。通过可视化界面将多个节点串联。

核心区别：插件=单个工具；工作流=工具的组合+流程编排。【教学资源】教材“插件”“工作流”部分、图2-1“DocMaker插件的具体工具”输出现在我们来对比一下——

（1）插件相当于什么？

（2）工作流相当于什么？

（3）如果任务只是“查询明天天气”，应该用插件还是工作流？

（4）如果任务是“查询天气→根据天气推荐活动→生成一份行程建议”，应该用插件还是工作流？

（学生回答）

简单任务→插件；复杂多步骤任务→工作流。【教法学法】对比问答+场景判断。【设计意图】检验学生对插件vs工作流的理解。5反馈大家记住这个表述：插件是智能体的“手”，工作流是智能体的“工作流程”。一个简单动作用手就行，一整套工序就要用到工作流了。【设计意图】用简洁的表述强化核心区别。3反思你觉得在什么情况下，即使任务比较简单也应该用工作流而不是插件？提示——想想“稳定性”和“复用性”。【设计意图】引导学生思考工作流的更深层价值（流程标准化、可复用）。2输入知识目标3

知识目标4

能力目标3【参考导语】最后，我们学习智能体的第三个技能——知识库。这是让智能体从“通才”变成“专家”的关键。请大家阅读“知识库”部分。【设计意图】

通过“开卷考试”类比和流程拆解，建立对RAG技术的清晰认知。【教学资源】

教材“知识库”部分、教材“拓展延伸”中“幻觉”部分12【教学内容】知识库是智能体专属的文档集合，背后的技术是RAG（检索增强生成）。

RAG流程：用户提问→在知识库中检索相关片段→将检索结果作为上下文→大模型生成回答。

知识库的三大作用：

①降低“知识幻觉”——答案锚定在真实语料上；

②实现知识实时更新——更新文档即可，无需重训模型；

③打造领域专家——让通用智能体变成“法律顾问”“产品专家”等。【教法学法】1.类比教学：RAG=开卷考试，大模型自身知识=记忆力，知识库=参考书。

2.流程拆解：RAG三步骤（检索→增强→生成）。输出好，我提问——

（1）RAG中的三个字母分别代表什么？（Retrieval-AugmentedGeneration）

（2）RAG的流程是哪三步？

（3）为什么知识库能降低“幻觉”？

（学生回答）

很好！因为智能体的回答被“锚定”在知识库提供的真实语料上，而不是依赖模型内部可能过时或错误的记忆。【教法学法】问答互动+流程回顾。【设计意图】检验对RAG技术的理解。5反馈知识库与前面学的“长期记忆”有一点点相似——都是持久化的信息存储。但区别在于：长期记忆存储的是“用户偏好”，知识库存储的是“领域知识”。两者侧重点不同，但在实际应用中经常协同使用。【设计意图】关联前面所学的“长期记忆”，建立知识体系的内在联系。3反思你想一下：如果让智能体回答“我们学校图书馆的开放时间”，它应该靠大模型自身知识回答，还是靠知识库？为什么？

（引导学生认识到：学校图书馆开放时间是特定、私有信息，大模型不可能知道，必须靠知识库。）【设计意图】引导学生识别“何时需要知识库”的实际判断能力。3课后作业实训任务：

1.在扣子平台中创建一个新的智能体，探索“变量”配置界面，了解如何设置用户变量。

2.阅读教材“拓展延伸”中“幻觉”的内容，结合本节课所学的“知识库（RAG）”技术，写一段200字左右的说明：知识库为什么能降低幻觉？

3.完成教材“项目实训”中的“编写结构化提示词”任务——这是项目二唯一的实训任务，请结合本节课和上节课的知识，选择一个场景，设计一份完整的结构化提示词。

课后思考题：

1.变量、数据库、长期记忆三种记忆形式分别有什么特点？各自适用于什么场景？

2.插件和工作流的核心区别是什么？请举例说明。

3.RAG技术的全称是什么？它的工作原理是怎样的？

4.比较变量、数据库和长期记忆三种记忆形式的优缺点，分析在什么情况下应该选择哪种记忆形式。【设计意图】通过平台操作和写作任务巩固知识。5教师小结到今天为止，我们学完了智能体的四大核心模块：

第一，大模型——智能体的“大脑”，提供理解、推理和生成能力。

第二，规划——提示词工程、上下文工程、思维链，让智能体知道“怎么做”。

第三，记忆——变量（会话级）、数据库（持久化查询）、长期记忆（跨会话智能记忆）。

第四，技能——插件（单个工具）、工作流（工具组合）、知识库（领域知识+RAG）。

至此，我们已经完成了项目二全部内容的学习。从下节课开始，我们将进入实战搭建阶段——用扣子平台真正动手搭建智能体！【设计意图】系统回顾四大核心模块，建立完整的知识体系，为后续实战做铺垫。5十、教学后记（教师填写）AI智能体搭建与应用授课教师专业（学科）新媒体教学课题搭建智能体——界面认知、提示词设计与能力配置学时安排2学时（90分钟）教学年级所选教材《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月一、学习目标描述1、知识目标

1）熟悉扣子开发平台智能体编排页面的三块面板布局——人设与回复逻辑面板（左侧）、编排面板（中间）、预览与调试面板（右侧）。

2）掌握系统提示词与用户提示词的区别（定义、作用、可见性、示例）。

3）掌握模型选择的流程与关键参数配置（生成随机性、携带上下文轮数、最大回复长度）。

4）掌握四种核心技能的配置方法——插件、工作流、知识库、记忆（变量/数据库/长期记忆）。

5）了解对话体验配置的六大模块——开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片、音视频、用户输入方式。

2、能力目标

1）能够在扣子平台上独立完成从创建智能体到进入编排页面的全流程操作。

2）能够根据智能体定位设计符合“人设+回复逻辑”要求的系统提示词。

3）能够为智能体添加至少一个插件、创建一个知识库并完成导入、配置至少一个变量并开启长期记忆。

4）能够完成模型的选择与基本参数配置。

3、素养目标

1）培养平台操作的规范意识——每一步配置都有其逻辑依据，不是“随便点一点”，引导学生形成严谨的操作习惯。

2）培养知识版权意识——在创建知识库导入文档时，需注意文档的来源与使用权限，引导学生尊重知识产权。二、学习重点及难点学习重点：

扣子平台三块面板的布局与功能；系统提示词与用户提示词的区别与配合；插件的添加流程与工作流的创建思路；知识库的创建步骤（导入文档→分段策略→预览→添加）；变量的创建与长期记忆的开启；模型选择与关键参数配置。

学习难点：

理解系统提示词是“指令手册”而用户提示词是“具体请求”的本质区别；理解工作流中开始节点、大模型节点、结束节点的协作逻辑；理解知识库创建中“分段策略”和“解析策略”的实际意义；区分变量、数据库、长期记忆三种记忆形式在平台中的配置差异。教学问题预测1.学生在平台操作时容易“迷路”——找不到某个按钮或功能入口，因为界面功能点较多。

2.学生容易混淆系统提示词和用户提示词——以为两者都是“输入给模型的话”，不理解定位差异。

3.学生在添加插件时可能“贪多”——不管是否需要，先把看起来有用的插件都加上，导致智能体臃肿。

4.工作流的概念对学生来说较抽象——难以理解“为什么有了插件还需要工作流”。

5.知识库创建中的“分段策略”“解析策略”等术语对初学者较陌生，不清楚该如何选择。四、教学问题解决方案1.

“三面板导航法”

：在课程开始时，先用5分钟带学生逐一确认三个面板的位置和名称，并在黑板上画出布局示意图。实际操作时，每次切换面板时都明确告知“现在切换到XX面板”，避免学生迷失。

2.

“导演与演员”类比：系统提示词=“剧本和导演指令”（告诉演员怎么演、什么角色），用户提示词=“观众的点戏请求”（观众想看什么）。智能体=演员，既要遵循剧本（系统提示词），又要响应观众（用户提示词）。

3.

“按需添加”原则：强调插件的添加应根据需求文档中的“功能需求”来决定，而不是“看到什么加什么”。结合上节课的需求分析成果，让学生先列出“需要什么插件”再操作。

4.

“单个工具vs自动化产线”再次强化：插件=单个工具（一把螺丝刀），工作流=多个工具组合（螺丝刀+扳手+测量仪组成工序）。如果任务只有“查天气”，用插件就够了；如果任务需要“查天气→推荐活动→生成行程单”，就需要工作流。

5.

“分段策略三原则”简化讲解：快速解析（文档无图表）、层级分段（文档有标题层级）、自定义（特殊需求）。以教材中的“小学5年级数学知识大全”为例说明：有层级关系→选“将层级分段”。让学生记住“有标题就分层级”。五、学习者特征分析（教师填写）学习特点：学习习惯：交往特点：六、教学资源教材和参考书籍：

1.《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月，项目三“任务二搭建智能体”。

2.扣子开发平台官方文档（/docs/guides/welcome）。

在线课程和平台：

1.扣子开发平台（用于课堂演示与学生同步实操）。

2.教师准备的示例文档（用于演示知识库导入）。七、预习成果展示八、教学项目（任务）设计项目名称：

“扣子平台实战——从创建到配置”

项目目标

1.学生能够独立完成扣子平台智能体的创建、命名与功能介绍。

2.学生能够根据智能体定位完成系统提示词的设计与输入。

3.学生能够完成模型选择、插件添加、知识库创建、变量配置等核心操作。

项目任务及要求

任务一：智能体创建与人设设计

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任务内容

请每位学生独立完成以下操作：

（1）登录扣子平台，创建一个新的智能体，命名为“校园生活助手（学号）”。

（2）进入编排页面后，在“人设与回复逻辑”面板中，按照“角色+任务+要求”公式，编写一份完整的系统提示词。

（3）单击“自动优化”按钮，观察AI对提示词的优化效果，对比原始版本和优化版本的差异。

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要求

（1）系统提示词中必须包含身份定位和回复规则至少各一条。

（2）记录AI优化前后的对比，至少写出一个“优化后更好的地方”。

任务二：能力配置实战

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任务内容

在完成人设设计的基础上，继续完成以下配置：

（1）在“技能”面板中，为智能体添加“头条新闻”插件（getToutiaoNews工具）。

（2）在“知识”面板中，创建一个文本知识库，导入教师提供的示例文档，选择合适的分段策略并完成导入。

（3）在“记忆”面板中，创建一个名为“user_name”的变量（类型为字符串），用于存储用户姓名。

（4）开启长期记忆功能，有效期设为“永久有效”。

（5）在“对话体验”面板中，配置一句开场白。

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要求

（1）每个配置步骤完成后，在预览面板中进行一次简单测试，确认配置生效。

（2）记录配置过程中遇到的任何问题及解决方法。九、教学结构流程的设计教学环节学习目标参考导语教学内容项目任务教法学法设计意图教学资源时间导入【参考导语】上节课我们完成了“需求分析”——画好了智能体搭建的“图纸”。今天我们要把图纸变成现实——真正动手搭建智能体了！

这节课是我们的第一次实战操作课。我们将以扣子平台为例，从创建智能体开始，一步步完成界面认知、提示词设计、能力配置的全部流程。

请大家打开电脑，登录扣子平台，我们一起操作。从上节课的“图纸设计”过