课程更新速度不足
AI 工具和应用场景快速变化，传统课程难以及时覆盖企业正在使用的新方法与新流程。
The Challenge · 现实问题
高校人才培养面临的新挑战
从课程更新到就业衔接，高校需要一套更完整、更贴近真实岗位的 AI 实训机制。
缺少真实项目训练
学生掌握了理论知识，却缺少从需求理解、方案执行到成果交付的完整项目经验。
工程落地能力不足
大模型课程普遍停留在概念与 API 调用，学生缺少从 RAG、智能体到部署交付的完整体验。
能力评价缺少依据
学习时长和考试分数，难以完整反映学生能否使用 AI 工具解决实际问题。
培养与岗位要求脱节
课程成果、学生作品和企业招聘标准之间，缺少清晰且可追踪的映射关系。
Learning Journey · 培养闭环
一条贯穿教学、实训与就业的成长路径
以能力诊断为起点，以岗位成果为目标，让学生每一个阶段的学习都有任务、有反馈、有输出。
-
01
能力诊断
识别学生基础、专业方向、工具熟练度与岗位能力差距。
-
02
课程学习
学习 AI 通识、工具方法、专业融合课程与岗位知识。
-
03
项目实训
在实训平台完成项目任务、团队协作与成果交付。
-
04
能力评价
从知识、过程、作品和项目表现等维度形成能力报告。
-
05
就业衔接
完成岗位认知、作品集、模拟面试与就业准备。
Training Platform · 实训平台
不止提供课程，
更提供可持续运营的实训平台
围绕学生学习、教师教学和学校管理形成统一空间，让课程、任务、作品和评价沉淀为可追踪的培养过程。
教学总览
人才培养驾驶舱
演示学生 · 样例数据
当前学习阶段专业融合
项目状态任务执行中
能力报告动态生成
岗位方向持续匹配
阶段学习趋势样例数据
岗位能力图谱动态评价
产品概念界面：用于展示信息结构，正式上线时应替换为经过确认的真实平台截图与功能说明。
AI 能力测评
识别基础、工具、专业任务与岗位能力差距，形成个人画像和学习建议。
AI 课程中心
组织 AI 通识、生成式 AI、智能办公、数据分析与专业融合课程。
项目实训平台
通过平台完成项目任务下发、资料提交、作品收发与导师评审，让实训过程可追踪。
企业项目库
按行业、岗位和难度组织项目背景、任务流程、交付物和评价标准。
AI 就业助手
支持岗位认知、作品集整理、模拟面试和能力补足建议，并保留人工复核。
教学管理驾驶舱
呈现课程进度、实训完成度、项目表现、能力分布和就业服务过程。
Curriculum · 课程体系
从语言基础到智能体工程交付
覆盖 Python 基础、单智能体、多智能体、模型原理与产品化交付，形成完整的大模型应用开发能力链。
Learning Roadmap · 实战课程路径
30 个课程单元 · 5 阶段递进Stage 01 Foundation
语言基础与工具链
先建立可持续学习所需的编程与工具基础，再将模型能力接入真实工作流，完成首个可运行原型。
- 1–4
Python 基础：环境配置、数据类型、流程结构、函数、模块、文件操作、面向对象
- 05
大模型基础与 API 调用
- 06
提示词工程：技巧、工程管理、CoT / 推理模型
- 07
低代码原型实战：Coze 工作流
Stage 02 Agent Core
单智能体核心范式
从智能体组成与运行机制出发，掌握知识检索、工具调用和上下文管理，完成单智能体闭环。
- 08
AI 辅助编程及 Skill
- 09
智能体开发原理：组成、框架、最小 Demo
- 10
工具调用与 MCP 协议
- 11–12
RAG 原理、知识库、优化与实战
- 13
ReAct 范式与单智能体实战（LangGraph / text2sql / RAG）
- 14
上下文工程
补充选修：MySQL、网络基础、接口调用
Stage 03 Orchestration
多智能体工程架构
进一步理解角色分工、共享状态和任务编排，把多个智能体组织成可协作的工程系统。
- 15
多智能体原理与前沿工程范式：harness、loop、graph
- 16
多智能体实战：用 LangGraph 完成场景项目
- 17
智能体工作台与工程工具：DeepSeek Harness 等
Stage 04 Model Lab
模型原理与微调
从模型结构深入到数据、训练与推理优化，建立理解、评测和调整模型的进阶能力。
- 18
大模型基本原理
- 19
深度学习基础：神经网络、反向传播、梯度、损失
- 20
大模型结构：Transformer、注意力
- 21
数据工程
- 22–24
微调原理、实战测评、蒸馏、量化、推理加速
该阶段可视学生基础情况后置
Stage 05 Delivery
产品化与工程交付
把原型推进到可部署、可测试、可监控的产品，完成从规划到上线交付的完整工程链路。
- 25
AI 产品生命周期与开发流程
- 26
产品规划与技术选型
- 27
智能体设计
- 28
AI 协同测试与版本迭代
- 29
AI 应用部署、监控、上线交付
- 30
智能体工程落地
具体课程与岗位方向需根据学校专业、培养目标及永算智能实际可交付能力共同确认。
Shared Value · 协同价值
让学校、教师、学生与企业形成协同
让课程建设、教学实施、学生成长与企业需求围绕同一套项目成果持续协作。
对学校
- 补充 AI 人才培养与就业实训体系
- 获得可追踪、可复盘的实施数据
- 支撑专业建设与产教融合工作
对教师
- 获得课程资源、教学工具和项目素材
- 参与师资培训和课程共同建设
- 降低新技术课程的准备成本
对学生
- 学会使用 AI 解决专业与岗位问题
- 形成项目经历、能力报告和作品集
- 提升求职表达和面试准备能力
对企业
- 参与人才培养和项目评价
- 接触具备实际项目经验的学生
- 将岗位需求反馈到课程与实训内容
Delivery · 实施路径
从需求调研到成果复盘，全流程陪伴落地
- 01
需求调研
确认学校目标、专业范围、学生规模和现有条件。
- 02
方案设计
确定课程路径、实训项目、评价方式与实施计划。
- 03
平台与课程部署
创建组织、账号、课程和项目空间。
- 04
师资培训
帮助教师掌握平台、课程和项目指导方法。
- 05
学生学习与实训
开展课程、任务、项目和阶段评价。
- 06
就业服务与复盘
沉淀学生成果，形成项目报告并持续优化。
Partnership · 合作模式
AI 公共课程引入
面向多个学院开展 AI 通识教育与基础工具训练。
专业课程联合建设
围绕专业人才培养方案，共同设计“AI+专业”课程与项目。
AI 就业实训营
集中开展岗位技能、项目作品和求职准备训练。
产教融合基地共建
整合平台、课程、师资、项目和企业资源，形成长期机制。
部署方式、实施周期和服务范围，将结合学校实际条件与已确认的技术能力制定。
Example Scenario · 示范场景
12 周 大模型应用开发实训示例
以应用型岗位任务为线索，将语言与工具基础、智能体项目、产品化交付和求职成果组织为一个完整实训周期。
基础与工具
Python 基础、大模型 API 调用、提示词工程与低代码原型。
智能体项目
围绕 RAG 知识库与单、多智能体场景完成团队项目。
交付与就业
完成项目答辩、作品集整理、岗位表达和模拟面试。
项目任务书过程记录智能体 Demo复盘报告个人作品集
Assurance · 服务保障
让平台进入校园，也让服务持续运行
正式合作中的服务边界、安全标准和响应机制，将在项目方案与合同中明确。
内容更新机制
结合技术与岗位变化，规划课程和项目内容的更新节奏。
教学运营支持
提供平台使用、课程实施、教师培训和阶段复盘支持。
组织与权限管理
围绕学校、教师和学生角色组织账号与数据访问范围。
内容安全与人工复核
对 AI 生成内容和学生评价保留规范管理与人工复核机制。
哪些专业适合开展 AI 就业实训？
目前以计算机类专业学生为主要对象，围绕大模型应用开发方向组织课程、项目与就业准备。最终方向应根据人才培养方案和就业目标确定。
学生是否需要编程基础？
阶段一的 Python 基础与低代码工具课程可以从零开始；进入智能体开发、微调等阶段前，需要具备相应的 Python 与工程基础，课程会按阶段设置前置要求。
能否根据学校专业定制课程和项目？
可以在现有课程和项目框架上，根据专业场景、培养周期和学生基础进行组合与适配。具体定制范围以双方确认的实施方案为准。
如何评价学生的学习和项目成果？
可综合知识任务、学习过程、项目交付物、团队协作和成果答辩等维度形成评价，并根据使用场景保留教师或导师人工复核。
是否提供教师培训和教学支持？
方案可包含平台使用、课程内容、项目指导和教学组织等培训支持，实际形式与服务周期需在合作方案中明确。
是否包含企业项目与就业服务？
可根据已确认的企业资源设计项目实践、岗位认知和就业准备内容，但不作“保证就业”等不适当承诺。
一个实训项目通常需要多长时间？
可采用短期训练营、学期课程或分阶段项目等形式。具体周期取决于课程目标、每周课时、项目难度与学生基础。
学校需要提前准备哪些条件？
通常需要确认参与专业、学生规模、教学时间、教师协同方式和可用设备网络条件；平台部署与账号组织要求需另行评估。
Education Advisory · 教育咨询
教育咨询
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