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ASPEN培训课程
课程核心目标
视野升维：从“工具使用者”转变为“AI业务架构师”
学习如何将豆包、Qclaw等大模型能力深度嵌入58本地服务场景，并掌握Skills（技能库）、MCP（Model Context Protocol）和自动化工作流等核心架构概念，构建可扩展、可维护的AI业务系统。
管理降本：基于Skills架构的智能体协同体系
利用预封装的Skills技能库和MCP协议，快速构建多智能体协同系统，将管理层的质检、排班、绩效评估及舆情风控等工作智能化，实现低代码甚至零代码的AI能力复用。
商业增量：工作流驱动的主动营收体系
通过可视化工作流编排，打通B端商户续费预测与C端用户流失预警，用数据和模型主动创造营收，实现从被动响应到主动干预的转变，并确保业务逻辑的可追溯性和可优化性。
模块一：Skills技能库驱动的多模态AI应用
深入理解AI Skills（技能）架构，将复杂的多模态AI能力封装为可复用、可组合的标准化技能单元，解决本地服务“非标化”痛点。
视觉AI Skills在服务质量交付（QA）中的高阶应用
案例复盘：如何将多模态大模型能力封装为独立的'Visual-QA-Skill'，自动审核保洁、搬家师傅上传的现场完工照片。
技能封装实践：创建可配置的视觉审核技能，支持不同服务类型的自定义规则（如保洁标准、搬家装载规范），并通过MCP协议与其他AI组件无缝集成。
纠纷仲裁工作流与Multi-Skills协同
场景：面对本地服务中常见的“各执一词”纠纷，构建包含多个专业Skills的仲裁工作流。
高阶架构：设计'Audio-ASR-Skill' + 'Text-Analytics-Skill' + 'Policy-Validation-Skill' + 'Report-Generation-Skill'的工作流，通过MCP协议协调各技能间的上下文传递，输出完整的纠纷定责报告。
模块二：MCP协议下的Multi-Agent协同体系
掌握MCP（Model Context Protocol）核心协议，理解如何在多智能体系统中标准化上下文传递、工具调用和结果验证，构建企业级AI协作基础设施。
MCP驱动的智能体协同机制
协议详解：MCP如何定义标准的工具注册、上下文传递、权限控制和错误处理机制，确保不同AI智能体间的可靠协作。
实战构建：在Qclaw或企业自研平台上，通过MCP协议注册'Information-Collector'、'Emotion-Supporter'、'Risk-Control-Policy'、'Solution-Outputter'四个核心Skills，构建完整的客服智能体兵团。
基于工作流的红蓝对抗质检体系
工作流设计：创建'Blue-Team-Attack-Workflow'和'Red-Team-Defense-Workflow'，通过可视化编排实现自动化压力测试。
持续优化：建立闭环反馈机制，将红蓝对抗的结果自动注入话术优化工作流，实现AI客服SOP的自我进化和迭代。
模块三：工作流驱动的智能决策与预测
掌握企业级AI工作流设计原则，构建从数据输入到业务决策的完整自动化链路，实现真正的数据驱动运营。
商户流失预测与挽回工作流
工作流架构：设计'Risk-Assessment → Custom-Incentive-Generation → Agent-Assignment → Follow-up-Tracking'的四阶段工作流。
技能集成：将'Data-Analytics-Skill'、'Offer-Optimization-Skill'、'CRM-Integration-Skill'等专业Skills通过MCP协议集成到统一工作流中，实现端到端的自动化挽留。
动态容量预测与智能调度工作流
多源数据融合：构建整合天气API、历史订单数据、实时进线量、服务商状态等多维度数据的预测工作流。
自动化执行：工作流自动触发'Capacity-Alert-Skill'、'Pricing-Adjustment-Skill'、'Provider-Notification-Skill'，实现实时的运力调配和价格激励。
模块四：AI时代的组织变革与治理框架
建立完善的AI治理体系，包括Skills生命周期管理、MCP协议合规性检查、工作流监控审计等关键环节，确保AI系统的安全、可靠和可持续发展。
Skills导向的KPI重构与人才发展
新KPI体系：从“解决率”转向“Skills调用效率”、“工作流优化贡献度”、“Prompt工程质量”等维度。
人才发展路径：一线员工→Skills使用者→Skills开发者→工作流架构师→AI业务架构师的完整成长体系。
MCP合规与安全治理框架
幻觉控制：通过MCP协议中的验证层和Skills中的事实核查机制，防止大模型“胡编乱造”。
隐私保护：在MCP协议层面实施数据脱敏标准，在Skills设计中内置隐私保护最佳实践，确保用户数据安全。
审计追踪：所有Skills调用和工作流执行都通过MCP协议记录完整的审计日志，支持问题追溯和合规审查。
