一、知识目标：

1. 深入理解人工智能发展简史、大语言模型（LLM）的核心原理及主流Agent产品的技术架构

2. ·掌握结构化提示词框架，理解思维链（CoT）推理原理及生成式与推理式模型的差异

3. ·深入理解AI智能体的基本概念、工作原理及核心组成要素

4. ·理解从可视化拖拽搭建到代码化配置智能体的技术演进与优势

5. ·掌握AI技能（Skill）的架构设计、开发规范及参数传递机制

6. ·理解智能体云端部署的运行机制、资源管理及自动化定时任务的实现原理

二、技能目标：

1. 能够编写高质量、结构化的Prompt设计

2. 熟练掌握扣子（Coze）平台操作，能够独立搭建并集成外部工具的实用型智能体

3. 具备通过代码指令快速生成、配置智能体，以及将常用功能封装为标准Coze Skill的编程能力

4. 掌握本地开发环境搭建，能够独立开发、测试、调试并发布数据分析及内容处理类的自定义Skill

5. 熟练运用OpenClaw平台完成智能体与本地Skill的云端部署，打造自动化工作流AI助手