大模型时代，你的企业还在把AI当成“聊天机器人”和“写作助手”吗？
别急，真正的技术拐点已经到来。从OpenAI发布GPT-4o到各大厂相继推出原生多模态模型，行业共识正在迅速收敛：大模型的能力边界正在从“对话”向“执行”扩展。然而，当技术浪潮涌来时，最怕的不是没机会，而是机会摆在眼前，你的认知还停留在上个版本。
那么这堂由上海交通大学人工智能学院教授亲自领军的半天干货公开课，或许就是你一直在等的那个“破局”机会。
本次AI Talk北京行，我们不聊虚的，只讲硬核逻辑。
聚焦生成式AI前沿，浓缩六大核心模块精华，用通俗化解读+行业洞察结合的方式，带你全方位看懂AI Agent（智能体）的底层逻辑。
需要指出的是，当下很多企业级AI应用仍停留在“调用API+封装UI”的浅层阶段，真正能围绕业务场景构建自主决策、工具调用与记忆管理的智能体系统，才是拉开竞争差距的关键。而这正是本次公开课试图解答的核心命题。
△图片为AI生成如果说大模型是AI的“大脑”，那么Agent就是长出了“手脚”、能思考、会记事的智能体。
它不再是被动回答问题的工具，而是能主动拆解任务、调用工具、协同工作的“数字员工”。
从向量数据库到RAG技术，从CoT思维链到多智能体协同，这些曾经听起来高深莫测的技术名词，如今正是企业落地的关键。
事实上，从当前行业实践来看， Agent真正落地的难点并不在于单点技术的突破，而在于如何将记忆、推理、工具调用等能力有机整合成一个可闭环的系统。缺乏系统认知的企业，往往会在技术选型和架构设计上反复踩坑。
本次公开课由上海交通大学人工智能学院教授深度参与设计并主讲，直击企业AI落地的核心痛点，为你搭建系统的AI认知框架：
- 大模型底层认知：跳出“聊天”误区，理解LLM的能力边界与潜力
- Agent核心架构：拆解智能体的“大脑”、“记忆”与“行动”系统。
- 向量数据库与RAG：如何让AI拥有“长期记忆”，解决幻觉问题。
- CoT思维链解析：教会AI像人类专家一样一步步思考。
- 工具调用与多智能体协同：打造24小时在线的“数字员工团队”。
- 安全底线与终局展望：企业引入AI必须守住的防线与未来趋势。
从课程体系可以看出，这并非一次简单的科普讲座，而是从认知到实践、从单点技术到系统架构的完整闭环。对于当下希望快速补齐AI能力短板的管理者来说，这种“教授带队+模块化拆解”的模式无疑是最具效率的学习路径之一。
- 深耕行业的企业家：寻找AI与业务结合的第二增长曲线。
- 数字化转型管理者：需要一套可落地的AI实施路线图。
- 前沿技术从业者：希望快速掌握行业趋势，构建系统认知。
拨开AI迷雾，抢占发展先机。
地点：上海交大高金北京校区（北京市朝阳区东三环中路1号环球金融中心西楼5层）
时长：2026年5月24日周日9:00-12:00
速速扫码报名，名额有限，先到先得！
教授简介：
夏纫秋
上海交通大学人工智能学院助理教授
博士毕业于本校计算机系，聚焦大语言模型、多智能体系统与AI for Science。
近年来，作为核心骨干承担了科技部与发改委大模型技术攻关、工信部机器人底座预训练、上海市“百团百项”可控核聚变智能体等多个国家及省部级重大战略项目。
在TPAMI、TIP、ICLR、NeurIPS、CVPR等国际顶会顶刊发表论文二十余篇，主导研发并开源了面向形式化数学推理、多模态文档理解的高性能基础大模型及超大规模数据集。
在教学与产学研融合方面，负责上海交通大学人工智能学院院内外智能体课程授课，并积极推进AI for Education领域的创新创业项目，始终致力于将前沿大模型技术深度赋能科学研究、教育创新与国家重大战略需求。
