上海交大AI教授深度解析：Agent核心原理与实战指南
大模型技术正从概念验证走向规模化部署，若您的企业仍将AI局限于对话或文本生成，可能已错失构建核心竞争力的关键窗口。
技术拐点已然显现。当领先企业已部署具备自主决策与执行能力的智能体集群时，多数团队仍在为如何将AI深度嵌入业务流程而困惑。
为此，一场由上海交通大学人工智能学院教授主导设计的深度实战公开课，将系统拆解智能体落地的核心路径。
△图片为AI生成
智能体：驱动AI从感知走向行动的关键架构
一个精准的类比是：大模型提供了认知与推理的“大脑”，而智能体（Agent）则是集成了规划、记忆与工具调用能力的“完整数字体”。
它代表从被动工具到主动执行者的范式转变。智能体能够自主分解复杂目标、调度资源并完成闭环操作。向量数据库、RAG增强检索、思维链规划及多智能体协作，这些技术模块共同构成了企业级AI应用的可信基石。
交大教授系统拆解：智能体落地的六大核心模块
本次课程由上海交通大学人工智能学院教授全程设计并讲授，直指企业AI部署的实操瓶颈，旨在构建从理论到实践的完整知识体系：
- 大模型能力边界与评估：超越表层交互，精准界定大语言模型在复杂任务中的效能极限与优化空间。
- 智能体系统架构解析：深入剖析其决策引擎（大脑）、知识存储（记忆）与执行接口（行动）的协同机制。
- 向量数据库与RAG实战：构建AI的长期记忆系统，从根本上提升信息准确性并抑制幻觉生成。
- 思维链技术深度应用：实现AI的类人化、分步骤推理，提升其在专业领域的逻辑可靠性。
- 工具调用与多智能体编排：设计可7x24小时稳定运行的自动化工作流与协同团队。
- 企业级部署的安全框架与演进趋势：确立AI系统在数据隐私、决策可控性方面的防护底线，并洞察技术发展脉络。
目标受众
- 企业战略决策者：亟待通过AI技术构建业务新范式与增长引擎。
- 数字化项目负责人：需要可立即参照的智能体实施路径图与风险评估框架。
- 技术研发与架构师：期望快速掌握智能体技术栈的核心原理与行业最佳实践。
厘清技术本质，是把握部署时机的第一步。
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）
时间：2026年5月24日（周日）9:00-12:00
主讲人简介
夏纫秋
上海交通大学人工智能学院助理教授
博士毕业于上海交通大学计算机系，长期致力于大语言模型、多智能体系统及AI for Science的前沿研究。
作为核心成员，深度参与了科技部与发改委大模型专项、工信部机器人基础模型研发、上海市“百团百项”可控核聚变智能体等多项国家级战略课题。
在TPAMI、TIP、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术期刊与会议上发表论文二十余篇，主导开源了面向形式化数学证明与多模态文档理解的高性能大模型及大规模基准数据集。
教学方面，负责上海交通大学人工智能学院智能体相关课程，并积极推动AI与教育科学的交叉创新，致力于将大模型前沿技术转化为科研突破与产业升级的实际驱动力。