AI模型解析与场景应用

课程背景

本课程是一场面向国企管理人员与业务骨干的AI前沿知识讲座，聚焦当前AI大模型的技术发展脉络及其在国资系统办公场景中的潜在应用方向。在数字化转型与新质生产力发展的宏观背景下，课程围绕“认知边界—模型图谱—Agent前瞻”三大知识模块展开：首先帮助学员建立对AI能力边界的科学认知，理性审视AI能做什么、不能做什么，建立AI幻觉识别与数据安全意识；其次全景式梳理国内主流大模型生态（阿里千问、豆包、DeepSeek、智谱、MiniMax、Kimi等），横向对比各模型家族的能力特色与适用场景；最后以Agent智能体为核心落脚点，深入解析Agent的底层原理、与对话式AI的本质差异，并重点介绍openclaw小龙虾与腾讯workbuddy等国产Agent工具的能力版图及Skill机制。课程定位为知识普及与趋势研判型讲座，旨在帮助学员在半天时间内构建完整的AI认知框架，为后续工作中判断AI工具的选用方向

学习收获

课程大纲

AI的能力边界

本章节重点帮助学员建立对AI能力边界的客观认知，覆盖AI能做什么与不能做什么、AI幻觉现象及其影响、数据安全与信息脱敏处理等核心议题。学习后，学员能够理性判断AI在工作中的适用范围与局限性，树立正确的AI风险意识，在享受AI便利的同时守住信

国内AI大模型介绍

本章节重点帮助学员全景式了解国内主流AI大模型生态，覆盖阿里千问、豆包、DeepSeek、智谱、MiniMax、Kimi等核心模型家族的能力特色、差异化定位及典型适用场景。学习后，学员能够清晰区分各主流模型的核心优势与短板，形成“看菜下饭”

Agent工具场景介绍

本章节是整个讲座的核心板块，重点帮助学员深度理解Agent智能体的底层原理与应用前景，覆盖Agent的定义与核心特征、Agent与对话式AI的本质区别、openclaw小龙虾的能力体系与场景适配、国产Agent智能体（腾讯workbuddy