AI基础认知 + 前沿 Agent 生态 + 全业务线AI场景落地实操 + 行业知识库应用 + 数据合规风控，现场动手搭建AI自动化工作流，实现营销、运营工作降本增效。
模块一：AI 基础速过
1、AI演进 5 节点：规则系统 → 机器学习 → 深度学习 → LLM → Agent + 多模态
2、AI能力地图（文本 / 视觉 / 语音 / 行动）与能力边界
3、AI的 3 个底层逻辑：预测下一个 token / 学习数据规律 / Scaling Law
模块二：AI 趋势 + Agent 生态前沿
1、全球大模型格局 2026 速览：国际（OpenAI GPT-5.x、Anthropic Claude Opus 4.8 等、Google Gemini、Meta、xAI）+ 国内（DeepSeek、豆包、通义、Kimi、智谱、MiniMax）；选型 5 维矩阵
2、多模态生成速过：图像 / 视频 / 语音数字人主流工具一页图
3、Agent vs LLM：从问答到完成任务；Agent 4 个标志能力；3 类典型 Agent
4、编程 Agent 溢出到白领工作：Claude Code & Codex
5、Agent Skills 开放标准：Anthropic 已将 Skills 规范开源为行业标准（路径类似 MCP），开源 17 个官方 Skills；商业地产可沉淀 Skills：月报生成 / 招商提案 / 客流诊断 / 商户沟通 / 竞品对标 / 投资测算
模块三：Agent 实操训练
学习目标：学会自己搭建 Agent——每人现场搭出 1 个可带走的「周报 Agent」。
1、四大办公场景 + CRISP 框架速览
2、Agent 搭建实操：工具三选一 Claude（Projects + Skills）/ Codex App / WorkBuddy；
讲师用 Claude 领做，另两个同步演示对照；按「周报 Agent」模板搭建（触发 → 取数 → 分析 → 产出 → 人工审核），系统提示词见学员手册第 9 章复制即用；
3、方法论速览：4 心法 + 6 类常见问题排雷
模块四：AI 在商业地产的落地 +知识库体系
学习目标：把 AI 与四条业务线真实场景挂钩；了解知识库体系「是什么 / 为什么可信 / 能干什么」；当场列出本周可启动的 2 个 AI 任务。
1、招商：招商 5 应用；AI 重塑招商全流程（研 → 筛 → 制 → 跟，效率 +80%）；品牌筛选实战 18 分钟出清单；招商提案10分钟生成（时间 -95% /签约率 +35%）
2、运营：运营 5 应用；商户健康度 5 维评分；客流分析 5 维度；运营 Agent 多场景协同（租务 / 商户服务 / 客流 BI / 消费者服务）；AI 小票 OCR + BI 自然语言查询
3、营销+会员：营销 5 应用；全年节庆策划地图；消费者全链路 4 阶段；消费者服务 Agent 架构
4、资管：资管 5 应用；用 AI 做购物中心 DCF 测算
5、分组实战 + 落地路径：
Agent 实战任务卡（每组抽 1 张，要求用Agent 完整完成产出，8'实战 + 3'展示）；Agent 部署3步法（4–6 周）；ROI 量化矩阵（8 大场景）
模块五：注意事项与安全意识
· 数据红线：6 类绝不能上公网 AI 的数据
· 3 类典型幻觉场景与应对（呼应知识图谱「可溯源」价值）
· 法律合规：版权 / 生成内容标识 / 个人信息保护 / 商业机密
· 公司红线建议：《AI 使用规范》7 条要点；互动：找茬游戏
总结 + Q&A
