《AI賦能——扣子（Coze）智能體搭建與應用實戰(zhàn)工作坊》
（連鎖零售版）
課程背景：
市場競爭激烈，傳統(tǒng)運營方式效率低下？
客戶需求多樣化，響應速度跟不上？
員工培訓成本高，知識傳遞效率低？
數據量大卻分析不透，決策缺乏智能支持？
營銷內容生產耗時耗力，難以快速響應市場？
客服與導購服務質量參差不齊，體驗難以統(tǒng)一？
在數字化與智能化浪潮中，零售行業(yè)正經歷深刻變革。人工智能尤其是大模型與智能體技術的成熟，為零售企業(yè)提供了全新的運營工具與思維范式。字節(jié)跳動旗下扣子（Coze）平臺，以其零代碼、高集成、強場景化的特點，成為零售企業(yè)快速構建專屬AI智能體的首選平臺。
基于此，《AI賦能零售：扣子（Coze）智能體搭建與應用實戰(zhàn)工作坊》（連鎖零售版）
結合講師在零售智能化轉型中的實戰(zhàn)經驗與Coze平臺深度實踐，通過系統(tǒng)講解、案例拆解、實操演練、小組共創(chuàng)等形式，帶領學員從零開始構建適用于零售核心場景的AI智能體，提升運營效率、客戶體驗與業(yè)績增長能力。
課程收益：
理解AI智能體、大模型與知識庫的核心概念與在零售中的價值，建立人智協(xié)作新認知。
掌握字節(jié)扣子（Coze）平臺核心功能與操作流程，能獨立完成智能體的創(chuàng)建與基礎配置。
掌握零售五大核心場景（營銷內容生成、數據分析、員工培訓、智能客服、業(yè)績提升）智能體的設計與實現方法。
學會智能體的集成發(fā)布、運營評估與迭代優(yōu)化方法，構建可持續(xù)進化的數字員工體系。
獲得一套可落地的智能體搭建工具、模板與方法論，助力企業(yè)降本增效與智能化轉型。
課程特點：
實戰(zhàn)性強： 內容源自零售真實場景與項目實踐，強調動手操作與即學即用。
系統(tǒng)完整： 從認知到搭建，從發(fā)布到迭代，覆蓋智能體全生命周期。
工具落地： 提供大量模板、清單、工作流與知識庫示例，助力學習內容轉化為企業(yè)能力。
互動有趣： 通過案例研討、分組實戰(zhàn)、模擬演練等方式，提升學習體驗與參與感。
課程時間： 2天，6小時/天
課程對象： 連鎖零售企業(yè)運營團隊、數字化負責人、市場部成員、客服主管、培訓經理及對AI應用感興趣的業(yè)務骨干。
課程方式： 理論講解 + 案例解析 + 實操演示 + 小組練習 + 工具應用 + 成果匯報
課程大綱
第一講：認知篇——AI智能體如何重塑零售運營
一、零售運營進入人智協(xié)作新階段
1.從數字化到智能化：零售運營的演進歷程
2.人智協(xié)作的內涵：智能體作為新一代數字員工
3.智能體、大模型與知識庫：構建零售智能化的鐵三角
二、智能體核心概念辨析
1.什么是AI大模型：底層能力與通用智能
2.什么是知識庫：領域知識的存儲與調用
3.什么是智能體（Agent）：具備自主能力的AI系統(tǒng)
4.三者的區(qū)別與聯(lián)系：大模型提供思考，知識庫提供記憶，智能體提供行動
5.智能體的本質：目標驅動、環(huán)境感知、自主決策、執(zhí)行動作的“數字員工”
三、智能體的基本構成與功能
1.智能體的核心組件：大腦（模型）、記憶（知識庫）、感知（輸入）、動作（輸出/插件）
2.各組件功能詳解：模型負責理解與生成，知識庫負責精準回答，插件負責執(zhí)行任務
3.智能體在零售中的典型應用場景：智能導購、自動營銷、數據助手、培訓導師、客服代表
四、智能體重塑零售運營的底層邏輯
1.提升效率：自動化重復勞動，7x24小時在線
2.優(yōu)化體驗：個性化服務，一致性強響應快
3.賦能決策：數據驅動洞察，預測性分析
4.降低成本：減少人力依賴，規(guī)模效應顯著
五、對智能體的常見認知誤區(qū)
1.誤區(qū)一：智能體=聊天機器人
2.誤區(qū)二：構建智能體需要大量代碼基礎
3.誤區(qū)三：智能體可以完全替代人類
4.誤區(qū)四：智能體部署成本極高
5.誤區(qū)五：智能體難以與現有系統(tǒng)集成
六、智能體選型的基本原則
1.能力匹配：是否滿足核心業(yè)務場景需求
2.易用性：團隊能否快速上手使用與維護
3.集成性：是否支持與現有系統(tǒng)（CRM、ERP、微信等）打通
4.成本可控：初始投入與長期運營成本是否合理
5.安全合規(guī)：數據隱私與內容安全是否有保障
6.可進化性：是否支持持續(xù)學習和模型優(yōu)化
實戰(zhàn)案例： 某連鎖便利店如何利用智能體實現巡店報告自動生成與問題預警
互動研討： 結合自身業(yè)務，討論最希望智能體解決的3個痛點問題
第二講：筑基篇——扣子（Coze）核心功能初探
一、扣子（Coze）平臺概述
1.扣子是什么：字節(jié)跳動推出的AI智能體開發(fā)與部署平臺
2.平臺定位：零代碼、低門檻、高效率構建專屬AI應用
3.核心優(yōu)勢：模型生態(tài)豐富、插件系統(tǒng)強大、知識庫易用、發(fā)布渠道多樣
二、平臺導航與工作臺介紹
1.工作臺整體布局：智能體列表、創(chuàng)建入口、數據統(tǒng)計
2.核心功能模塊導航：智能體創(chuàng)建、知識庫管理、插件中心、工作流設計、發(fā)布設置
3.賬號設置與團隊協(xié)作功能簡介
三、智能體的“大腦”：模型選擇與角色設定
1.支持的模型類型：GPT系列、云雀模型、ERNIE等及如何選擇
2.角色設定（Prompt編寫）的核心要素：身份、任務、約束、輸出要求
3.編寫高質量Prompt的技巧與原則：明確、具體、帶示例、防幻覺
4.角色設定與模型參數調節(jié)（溫度、最大輸出等）對智能體行為的影響
實操練習一： 在Coze平臺上創(chuàng)建一個名為“零售小助手”的智能體，并為其設定清晰的AI角色身份、任務范圍和對話風格。
四、智能體的“記憶”：知識庫的應用
1.知識庫的作用：提供精準、私有、最新的領域知識
2.知識庫的創(chuàng)建：支持文本、PDF、Word、Excel等多種格式上傳
3.知識庫的優(yōu)化：文檔切分、標題優(yōu)化、關鍵詞提取
4.知識庫與模型調用的配置：引用模式、觸發(fā)條件、置信度管理
實操練習二： 上傳一份公司產品手冊或運營SOP文檔，創(chuàng)建第一個知識庫，并在智能體中測試知識檢索效果。
五、智能體的“手腳”：插件與工作流
1.插件是什么：擴展智能體能力的工具（如數據庫查詢、API調用、發(fā)送郵件、生成圖片）
2.常用插件介紹：網頁瀏覽、代碼解釋器、知識庫查詢、多媒體生成等
3.工作流是什么：實現復雜多步任務自動化的可視化流程工具
4.如何配置插件與設計簡單工作流
實操練習三： 為“零售小助手”添加一個“天氣查詢”插件，并測試其功能。
第三講：實戰(zhàn)篇——打造零售核心場景智能體
一、智能體搭建通用步驟回顧
1.第一步：明確場景與目標（解決什么問題？）
2.第二步：設計對話流程與用戶意圖（用戶會怎么問？）
3.第三步：配置大腦與記憶（模型選擇、角色設定、知識庫準備）
4.第四步：賦予手腳（插件/工作流配置）
5.第五步：測試與調試（內部試用、反饋收集）
6.第六步：發(fā)布與部署（選擇發(fā)布渠道）
7.第七步：運營與迭代（監(jiān)控數據、持續(xù)優(yōu)化）
二、場景一：數字員工——營銷內容生成與流量獲取
1.場景痛點：營銷素材生產慢、創(chuàng)意枯竭、渠道多樣難統(tǒng)一
2.智能體能力設計：生成促銷文案、海報圖片、短視頻腳本、社交媒體帖子
3.關鍵配置：利用文本生成與圖片生成插件/模型，植入品牌風格指南知識庫
4.工作流設計：輸入活動主題→生成多套文案→生成配圖建議→輸出發(fā)布計劃
實戰(zhàn)案例： 某奶茶店智能體“首席內容官”，每周自動生成門店朋友圈文案與海報。
實操練習四： 搭建一個“節(jié)日營銷內容生成”智能體，輸入節(jié)日名稱和主推產品，自動輸出一段文案和圖片生成提示。
三、場景二：數字員工——數據分析與業(yè)績提升
1.場景痛點：數據散落各處、看數耗時、洞察滯后、行動建議缺乏
2.智能體能力設計：自動匯總銷售數據、關鍵指標解讀、異動分析、簡易預測、行動建議生成
3.關鍵配置：連接數據庫插件（或模擬數據）、數據解讀Prompt、報告生成模板
4.工作流設計：輸入日期→查詢數據→分析關鍵指標→生成日報/周報摘要→提出優(yōu)化建議
實戰(zhàn)案例： 某服裝連鎖的“數據分析師”智能體，每日早會前推送門店業(yè)績速覽與異常提醒。
實操練習五： 利用提供的數據樣本，配置一個能進行銷售額基礎分析和問題診斷的智能體。
四、場景三：數字員工——員工培訓與知識問答
1.場景痛點：新員工培訓成本高、產品知識更新快、標準問答不統(tǒng)一
2.智能體能力設計：7x24小時產品知識問答、業(yè)務流程查詢、上崗培訓模擬、學習效果測驗
3.關鍵配置：導入產品手冊、服務流程、常見問題解答（FAQ）文檔至知識庫
4.工作流設計：識別員工問題→檢索知識庫→生成結構化答案→可選觸發(fā)測驗
實戰(zhàn)案例： 某超市集團的“培訓導師”智能體，新員工可隨時隨地進行模擬顧客問答練習。
實操練習六： 基于上傳的企業(yè)資料，創(chuàng)建一個能回答“如何處理顧客退貨”等問題的培訓智能體。
五、場景四：數字員工——智能客服與導購
1.場景痛點：客服壓力大、常見問題重復解答、導購水平不一、離線咨詢無人管
2.智能體能力設計：自動應答常見咨詢（價格、庫存、活動、售后）、推薦商品、引導下單、復雜問題轉人工
3.關鍵配置：深度配置客服知識庫、設置商品推薦邏輯、對接人工客服接口
4.工作流設計：識別用戶意圖→查詢知識庫/庫存→生成回復→無法處理時平滑轉人工
實戰(zhàn)案例： 某品牌線上商城接入的“智能導購”智能體，承擔了70%的夜間咨詢量。
實操練習七： 設計一個能處理“門店在哪里”、“這款有貨嗎”、“有什么優(yōu)惠”三個問題的迷你客服智能體。
第四講：進階篇——集成、發(fā)布與優(yōu)化
一、智能體的集成與連接
1.發(fā)布渠道介紹：獨立網頁、微信公眾號、飛書、釘釘、API接口
2.如何將智能體嵌入微信公眾號：配置教程與注意事項
3.如何通過API將智能體能力對接到自有系統(tǒng)：簡單示例
二、智能體的發(fā)布與部署
1.發(fā)布前的最終測試 checklist
2.版本管理：如何迭代更新智能體而不影響線上用戶
3.灰度發(fā)布與全量發(fā)布策略
三、智能體的性能優(yōu)化
1.響應速度優(yōu)化：知識庫優(yōu)化、工作流精簡
2.回答質量優(yōu)化：Bad Case分析、Prompt迭代、知識庫補充
3.成本優(yōu)化：模型選擇策略、調用次數監(jiān)控
實戰(zhàn)案例： 某零售商如何將門店咨詢智能體成功接入微信公眾號菜單欄。
小組研討： 設計本組實戰(zhàn)智能體的發(fā)布計劃與初步優(yōu)化方向。
第五講：迭代篇——智能體運營、評估與迭代
一、智能體的持續(xù)運營
1.運營核心：數據驅動、持續(xù)喂養(yǎng)、循環(huán)迭代
2.日常維護：知識庫更新、插件管理、監(jiān)控預警
3.用戶反饋收集：設置反饋渠道、鼓勵用戶評分
二、智能體的效果評估
1.評估維度：任務完成率、用戶滿意度、響應速度、成本效益
2.關鍵指標（Metrics）設定：對話數、解決率、轉人工率、平均對話時長
3.利用平臺數據分析工具進行效果評估
三、智能體的迭代優(yōu)化
1.迭代周期：小步快跑，持續(xù)迭代
2.迭代依據：基于用戶反饋和對話日志分析
3.迭代方法：優(yōu)化Prompt、補充知識庫、增加插件、調整流程
實戰(zhàn)工具： 智能體運營看板模板、用戶反饋記錄表、迭代優(yōu)化清單
實操練習八： 分析提供的一段智能體對話日志，找出至少2個可優(yōu)化點并提出改進方案。
第六講：未來篇——智能體零售應用的展望
一、技術趨勢展望
1.多模態(tài)融合：語音、圖像、文本深度融合的智能體
2.自主智能提升：從應答到預測，從執(zhí)行到決策
3.記憶與個性化：長期記憶帶來真正一對一的個性化服務
二、零售應用場景展望
1.全域營銷自動化：跨渠道自動策劃與執(zhí)行營銷活動
2.供應鏈智能決策：基于預測的自動補貨與調撥
3.沉浸式購物體驗：AR/VR結合智能體的虛擬導購
4.組織智慧體協(xié)同：多個智能體分工協(xié)作完成復雜任務
三、擁抱變化，持續(xù)學習
1.保持對新技術的好奇心與開放心態(tài)
2.建立企業(yè)內部AI應用的學習與試點文化
3.關注業(yè)務價值，技術是為業(yè)務服務的工具
課程總結與答疑
課程工具清單：
工具一：智能體場景定義與需求梳理模板
工具二：Coze平臺Prompt編寫最佳實踐指南
工具三：零售知識庫構建與優(yōu)化清單
工具四：常用插件與應用場景匹配表
工具五：智能體測試用例集（含零售場景示例）
工具六：智能體發(fā)布Checklist
工具七：智能體運營數據看板模板
工具八：智能體迭代優(yōu)化工作記錄表
工具九：零售智能體應用場景創(chuàng)意庫
工具十：Coze平臺學習資源與社區(qū)導航
關于我們
公司核心業(yè)務包括旅行式團建、培訓式團建、主題式團建、策劃式團建、體育式團建、戶外式團建。起贏培訓不斷追求團建產品創(chuàng)新與服務超越，致力于打造成為中國最具影響力與創(chuàng)新力的團隊建設品牌。
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