当前输入给模型的材料、要求与对话历史。
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第 03 周 · AI 基础：模型、聊天机器人、智能体与 Skill
本周建立后续实训必须共用的语言：大语言模型负责根据上下文生成内容，聊天机器人组织一次次对话，智能体围绕目标继续读取资料和调用工具，Skill 则保存已经跑通的方法。四者有关联，但不是同一个东西。
学习这些概念不是为了背定义，而是为了判断一句“已经完成”究竟意味着什么：它只是生成了一段文字，还是确实读取了文件、调用了工具、产生了可打开的结果？
大模型在做什么：生成不是知道一切
大语言模型（Large Language Model, LLM）可以理解为一个根据当前上下文不断预测后续内容的生成系统。它在训练中学习了大量语言模式，因此擅长续写、改写、归纳、比较和生成结构化草稿；但它不会因为表达自信就自动获得真实世界的最新事实。
模型一次回答通常受四类信息影响：
- 训练中学到的语言和知识模式。
- 当前任务说明和对话历史。
- 提供给它的文件、网页或检索结果。
- 产品设置、工具能力和安全规则。
当资料缺失时，模型仍会尝试生成“像答案的答案”，于是可能把常见模式、推测或错误信息写得很完整。课堂上不要求学生掌握模型训练公式，但必须能识别三种状态：原文明确、合理推断、缺少依据。
改善输出不能只靠“再认真一点”。更有效的做法是补资料、缩小问题、要求标注出处、规定缺失信息写“待确认”，并提前写清验收标准。提示词不是魔法咒语，而是一份给协作者看的任务说明。
大模型在做什么：生成不是知道一切
为什么看起来很流畅的回答，仍可能不准确、过时或没有依据？
大模型根据上下文生成最可能的表达，不等于拥有事实数据库或现实判断能力
这节先把“会说”和“知道”拆开：模型能生成、归纳和改写，但需要材料和核验才能可靠地用于真实任务。
基于模式预测下一段表达，因此可能流畅但缺少依据。
回到来源、数据或现实系统确认内容能否成立。
教师示范：给同一问题两份回答：一份有资料链接、一份没有；带学生标出可以直接核验的句子。
易错提醒：不要把“回答很自信”当作“它一定准确”。
不要先给定义。先把问题“为什么看起来很流畅的回答，仍可能不准确、过时或没有依据？”投出来，给学生 30 秒独立判断，再请两位同学说出不同答案；教师只追问依据，暂不公布结论。
- 0–2 分钟从真实情境进入
结合同题不同回答样例和来源缺失样例呈现一个小情境，让学生先说“我会怎么做”，把已有经验调动出来。
- 2–4 分钟拆开三个关键点
依次解释“上下文—生成—核验”。每解释一个概念，都回到情境中指出它对应的事实、动作或判断。
- 4–6 分钟示范完整判断过程
给同一问题两份回答：一份有资料链接、一份没有；带学生标出可以直接核验的句子。
- 6–8 分钟用反例校正理解
明确边界：不要把“回答很自信”当作“它一定准确”。 请学生用一句话改写刚才的判断，让它更准确、可执行。
课堂案例：以“大模型在做什么：生成不是知道一切”为场景，先让学生仅凭直觉给出做法；再要求他们用“上下文、生成、核验”逐项说明依据，比较两种做法会得到什么不同结果。
- “你的判断依据来自材料中的哪一处，而不是自己的猜测？”
- “如果缺少上下文，这一步还能直接开始吗？需要补什么？”
- “哪一种做法最容易出现‘不要把“回答很自信”当作“它一定准确”。’这类问题？怎样提前避免？”
收束：本节不要求学生背出术语，而要能用上下文、生成、核验解释自己的选择。
过渡到实践：进入任务前，先让学生把三个关键点勾到任务单上；后续操作要服务于本节目标：“理解大模型生成文本的基本特点，并能解释为什么需要资料、核验和版本信息。”。
同一问题，两种模式 · 问一问 · 工作目录「灯火计划」· 灯火计划资料包
- 对「迎新晚会要不要加抽奖」各问一次：不给资料的「问一问」
- 再把 meeting-notes.md 放进工作目录，同样问题再问一次
- 学生在核验卡上标：流畅句子、有出处句子、缺少依据的句子
迎新晚会要不要加抽奖？请给出建议。- 无资料时回答可能很流畅但没有出处
- 有纪要时它应引用材料，仍可能把推测写成结论
- 不把流畅当正确
- 标出至少两处需要回查的信息
- 不开启「允许完全访问」
- 不发送群消息、邮件或通知
- 不写入真实日历或通讯录
- 不上传学号、手机号、身份证号等个人敏感信息
投屏对照两份回答，不要评价“哪个模型更聪明”。
可自己复现两次提问，但提交的是核验卡不是更好的回答。
看投屏，完成核验卡。
WorkBuddy 实战蓝皮书 https://workbuddy.homes/ 第 3 章三种工作模式
AI 会参与这节课，但它不是替学生完成任务；每次使用都要留下可核验的过程证据。
文本生成器与协作对象
让 AI 回答同一个问题，并与带资料、工具和后续步骤的智能体流程进行对照。
区分它生成的说法、实际读取的资料和真实发生的工具动作。
完成一张“回答—资料—工具—结果—下一步”的协作结构图。
理解大模型生成文本的基本特点，并能解释为什么需要资料、核验和版本信息。
- 同题不同回答样例
- 来源缺失样例
- 判断卡
两人比对回答中的“已知、推测、缺少依据”。
- 0–8 分钟概念讲解
学生：带着问题“为什么看起来很流畅的回答，仍可能不准确、过时或没有依据？”记录三个关键词。
教师：先讲清概念、边界和真实例子，再请学生表达自己的初步判断。
- 8–15 分钟教师示范
学生：观察教师如何用概念分析一个具体案例，标出依据。
教师：边操作边说出判断过程，特别指出“这一步为什么不能只凭感觉”。
- 15–27 分钟引导辨析
学生：三人小组比较答案，补上一个反例或限制条件。
教师：追问“依据来自哪里、有没有另一种解释”，帮助学生把概念用对。
- 27–39 分钟应用练习
学生：把今天的概念用到一张新的情境卡上，形成首版判断。
教师：巡回检查学生是否会把概念和事实、推测混在一起。
- 39–45 分钟离场证据
学生：提交“我现在能解释：理解大模型生成文本的基本特点，并能解释为什么需要资料、核验和版本信息。”。
教师：按证据完整度快速反馈，为下节调整分层支持。
一张回答核验卡，标出至少两处需要回查的信息。
给教师的提示与备用方案
提示：让学生先用证据解释，再补充术语；不要把概念讲成需要背诵的定义。
备用方案：使用资料包里预置的两份回答样例完成标注。
聊天机器人与智能体：回答和行动的区别
聊天机器人主要处理“输入一段话—返回一段话”的循环。智能体则可能围绕一个目标持续执行：读取文件、规划步骤、调用搜索或代码工具、检查结果，再决定下一步。区别不在界面像不像聊天，而在它是否真的与外部资料和工具发生了可观察的交互。
| 比较项 | 聊天回答 | 智能体流程 |
|---|---|---|
| 主要结果 | 文本或多媒体回答 | 回答、文件、工具状态和后续动作 |
| 工作跨度 | 通常是一轮或几轮对话 | 可跨多个步骤持续推进 |
| 外部能力 | 可能没有 | 可能读取文件、搜索、运行代码或操作应用 |
| 主要风险 | 内容错误、过时、无依据 | 内容风险加上越权、误写、误发和错误执行 |
| 验证方式 | 检查内容和来源 | 同时检查计划、工具调用、产物和外部状态 |
因此，智能体说“我已经发出通知”不能作为发送成功的证据。要看真实工具结果、消息状态或接收端。反过来，页面上出现一份草稿也不代表它已经发送；语言、界面和外部状态必须分开验证。
NIST 的 AI 风险管理资料把测试、评估、验证和确认视为持续过程。在本课中，它被压缩为一句操作原则：看实际输入、实际动作和实际产物，不用模型的自我描述代替证据。
聊天机器人与智能体：回答和行动的区别
同样是“整理会议”，为什么一种只给建议，另一种能把任务持续推进？
聊天机器人主要生成回答；智能体还要围绕目标组织步骤、调用工具并带回结果
差异不在“谁更会说话”，而在能否把目标保留在过程里，读取资料、执行动作并依据结果继续推进。
模型根据你当前的输入生成一段内容，通常等下一次追问。
连接文件、日历、表格、消息等真实系统的能力。
根据结果判断下一步，再把新结果带回上下文。
教师示范：以“会后行动安排”为例，画出聊天回答停在建议处、智能体继续读纪要和查日历的不同路径。
易错提醒：不要把任何带对话框的产品都称为智能体。
不要先给定义。先把问题“同样是“整理会议”，为什么一种只给建议，另一种能把任务持续推进？”投出来，给学生 30 秒独立判断，再请两位同学说出不同答案；教师只追问依据，暂不公布结论。
- 0–2 分钟从真实情境进入
结合DeepSeek 对话示例和WorkBuddy 流程示例呈现一个小情境，让学生先说“我会怎么做”，把已有经验调动出来。
- 2–4 分钟拆开三个关键点
依次解释“回答—工具—循环”。每解释一个概念，都回到情境中指出它对应的事实、动作或判断。
- 4–6 分钟示范完整判断过程
以“会后行动安排”为例，画出聊天回答停在建议处、智能体继续读纪要和查日历的不同路径。
- 6–8 分钟用反例校正理解
明确边界：不要把任何带对话框的产品都称为智能体。 请学生用一句话改写刚才的判断，让它更准确、可执行。
课堂案例：以“聊天机器人与智能体：回答和行动的区别”为场景，先让学生仅凭直觉给出做法；再要求他们用“回答、工具、循环”逐项说明依据，比较两种做法会得到什么不同结果。
- “你的判断依据来自材料中的哪一处，而不是自己的猜测？”
- “如果缺少回答，这一步还能直接开始吗？需要补什么？”
- “哪一种做法最容易出现‘不要把任何带对话框的产品都称为智能体。’这类问题？怎样提前避免？”
收束：本节不要求学生背出术语，而要能用回答、工具、循环解释自己的选择。
过渡到实践：进入任务前，先让学生把三个关键点勾到任务单上；后续操作要服务于本节目标：“区分一次文本回答与“目标—资料—工具—结果—下一步”的智能体协作过程。”。
主界面三区 + 三种模式 · 想一想 · 工作目录「灯火计划」· 灯火计划资料包
- 指出左侧任务、中间对话、右侧产物
- 用同一句“把筹备会后续安排好”先走「想一想」
- 观察它是否计划读取纪要、是否准备发送通知
- 学生给示例贴标签：生成 / 读取 / 调用 / 确认 / 返回结果
帮我把今天的迎新晚会筹备会后续安排好。- 「想一想」先出计划再等确认
- 计划里出现读取材料，而不是只给建议
- 若计划包含发送或改日历，应停在确认点
- 能区分聊天回答和智能体连续动作
- 能指出至少一个人必须确认的节点
- 不开启「允许完全访问」
- 不发送群消息、邮件或通知
- 不写入真实日历或通讯录
- 不上传学号、手机号、身份证号等个人敏感信息
停在计划页，不进入「做一做」。
跟看计划，截一张“计划/工具/确认点”记录。
在对照图上标注三区和三个模式。
WorkBuddy 实战蓝皮书 https://workbuddy.homes/ 第 3–4 章：界面、任务与第一个任务
AI 会参与这节课，但它不是替学生完成任务；每次使用都要留下可核验的过程证据。
文本生成器与协作对象
让 AI 回答同一个问题，并与带资料、工具和后续步骤的智能体流程进行对照。
区分它生成的说法、实际读取的资料和真实发生的工具动作。
完成一张“回答—资料—工具—结果—下一步”的协作结构图。
区分一次文本回答与“目标—资料—工具—结果—下一步”的智能体协作过程。
- DeepSeek 对话示例
- WorkBuddy 流程示例
- 动作标签卡
小组给示例贴上“生成、读取、调用、确认、返回结果”标签。
- 0–8 分钟概念讲解
学生：带着问题“同样是“整理会议”，为什么一种只给建议，另一种能把任务持续推进？”记录三个关键词。
教师：先讲清概念、边界和真实例子，再请学生表达自己的初步判断。
- 8–15 分钟教师示范
学生：观察教师如何用概念分析一个具体案例，标出依据。
教师：边操作边说出判断过程，特别指出“这一步为什么不能只凭感觉”。
- 15–27 分钟引导辨析
学生：三人小组比较答案，补上一个反例或限制条件。
教师：追问“依据来自哪里、有没有另一种解释”，帮助学生把概念用对。
- 27–39 分钟应用练习
学生：把今天的概念用到一张新的情境卡上，形成首版判断。
教师：巡回检查学生是否会把概念和事实、推测混在一起。
- 39–45 分钟离场证据
学生：提交“我现在能解释：区分一次文本回答与“目标—资料—工具—结果—下一步”的智能体协作过程。”。
教师：按证据完整度快速反馈，为下节调整分层支持。
一张聊天与智能体工作方式对照图。
给教师的提示与备用方案
提示：让学生先用证据解释，再补充术语；不要把概念讲成需要背诵的定义。
备用方案：使用资料包「聊天 vs 智能体」对照图完成标注。
Skill 是什么：把做对的方法保存下来
一次对话成功，可能只是材料简单或运气好。只有当一套方法在相近新材料上仍然稳定，才值得保存为 Skill。Skill 不等于一条很长的提示词，它至少应回答：
- 什么时候应该触发，什么时候不适用？
- 需要哪些输入，允许读取什么范围？
- 步骤按什么顺序执行？
- 哪些工具可以用，哪些动作必须确认？
- 输出是什么格式，怎样判断合格？
- 缺资料或出现冲突时，是停止、降级还是请求补充？
以“会议转行动安排”为例，一个可靠 Skill 不应保证“自动安排好一切”，而应规定：只使用指定纪要；原文未明确的负责人和日期写待确认；输出待办表并带出处；真实发送和改日历前停止；用第二份相近纪要复测。
不是所有任务都值得做 Skill。一次性、目标尚未稳定、仍需大量临场判断或风险过高的流程，先保留为普通任务清单更合适。Skill 的价值来自稳定复用，而不是文件名本身。
Skill 是什么：把做对的方法保存下来
一段反复跑通的协作流程，怎样从一次对话变成下次可复用的 Skill？
Skill 是可重复执行的任务说明包，不是一句长提示词
它把触发条件、输入材料、步骤、工具规则、检查与输出模板固定下来，让智能体在相似任务中稳定复用。
核心说明文件，交代用途、适用条件、步骤和验收方式。
业务规则、字段解释、范例等按需读取的材料。
需要稳定执行或固定输出时使用的辅助文件。
教师示范：展示一个最小 Skill 文件夹，让学生把“会议行动安排”分别放进说明、参考资料和模板。
易错提醒：不要把临时聊天记录原封不动保存成 Skill；先验证流程是否稳定。
不要先给定义。先把问题“一段反复跑通的协作流程，怎样从一次对话变成下次可复用的 Skill？”投出来，给学生 30 秒独立判断，再请两位同学说出不同答案；教师只追问依据，暂不公布结论。
- 0–2 分钟从真实情境进入
结合SKILL.md 结构示例和流程卡呈现一个小情境，让学生先说“我会怎么做”，把已有经验调动出来。
- 2–4 分钟拆开三个关键点
依次解释“SKILL.md—参考资料—脚本与模板”。每解释一个概念，都回到情境中指出它对应的事实、动作或判断。
- 4–6 分钟示范完整判断过程
展示一个最小 Skill 文件夹，让学生把“会议行动安排”分别放进说明、参考资料和模板。
- 6–8 分钟用反例校正理解
明确边界：不要把临时聊天记录原封不动保存成 Skill；先验证流程是否稳定。 请学生用一句话改写刚才的判断，让它更准确、可执行。
课堂案例：以“Skill 是什么：把做对的方法保存下来”为场景，先让学生仅凭直觉给出做法；再要求他们用“SKILL.md、参考资料、脚本与模板”逐项说明依据，比较两种做法会得到什么不同结果。
- “你的判断依据来自材料中的哪一处，而不是自己的猜测？”
- “如果缺少SKILL.md，这一步还能直接开始吗？需要补什么？”
- “哪一种做法最容易出现‘不要把临时聊天记录原封不动保存成 Skill；先验证流程是否稳定。’这类问题？怎样提前避免？”
收束：本节不要求学生背出术语，而要能用SKILL.md、参考资料、脚本与模板解释自己的选择。
过渡到实践：进入任务前，先让学生把三个关键点勾到任务单上；后续操作要服务于本节目标：“理解 Skill 是任务说明、资料范围、流程、工具规则和验收标准的可复用组合。”。
专家 · 技能 · 连接器 · 问一问 · 工作目录「灯火计划」· 灯火计划资料包
- 打开技能市场，搜索「会议」或「行动项」
- 打开一个现成 Skill，只读 SKILL.md 的触发条件、输入、步骤、确认点、验收
- 不要一次安装十几个 Skill
- 学生把“筹备会转行动安排”拼成触发—输入—步骤—输出—检查
- 看到 Skill 是文件夹和说明，不是一句长提示词
- 能说出输入材料和输出格式
- 没有把临时聊天记录保存成 Skill
- 没有给商店 Skill 授权真实通讯录
- 不开启「允许完全访问」
- 不发送群消息、邮件或通知
- 不写入真实日历或通讯录
- 不上传学号、手机号、身份证号等个人敏感信息
只展示一个会议类 Skill 的结构。
可安装一个会议 Skill，但本节只读说明、不跑真实发送。
阅读资料包 08-skill-draft.md，标出五个构成块。
WorkBuddy 实战蓝皮书 https://workbuddy.homes/ 第 5 章：加载一个真正用得上的 Skill
AI 会参与这节课，但它不是替学生完成任务；每次使用都要留下可核验的过程证据。
文本生成器与协作对象
让 AI 回答同一个问题，并与带资料、工具和后续步骤的智能体流程进行对照。
区分它生成的说法、实际读取的资料和真实发生的工具动作。
完成一张“回答—资料—工具—结果—下一步”的协作结构图。
理解 Skill 是任务说明、资料范围、流程、工具规则和验收标准的可复用组合。
- SKILL.md 结构示例
- 流程卡
- 技能商店样例
三人将一次会议整理流程拼成“触发—输入—步骤—输出—检查”五块。
- 0–8 分钟概念讲解
学生：带着问题“一段反复跑通的协作流程，怎样从一次对话变成下次可复用的 Skill？”记录三个关键词。
教师：先讲清概念、边界和真实例子，再请学生表达自己的初步判断。
- 8–15 分钟教师示范
学生：观察教师如何用概念分析一个具体案例，标出依据。
教师：边操作边说出判断过程，特别指出“这一步为什么不能只凭感觉”。
- 15–27 分钟引导辨析
学生：三人小组比较答案，补上一个反例或限制条件。
教师：追问“依据来自哪里、有没有另一种解释”，帮助学生把概念用对。
- 27–39 分钟应用练习
学生：把今天的概念用到一张新的情境卡上，形成首版判断。
教师：巡回检查学生是否会把概念和事实、推测混在一起。
- 39–45 分钟离场证据
学生：提交“我现在能解释：理解 Skill 是任务说明、资料范围、流程、工具规则和验收标准的可复用组合。”。
教师：按证据完整度快速反馈，为下节调整分层支持。
一张个人 Skill 构成卡。
给教师的提示与备用方案
提示：让学生先用证据解释，再补充术语；不要把概念讲成需要背诵的定义。
备用方案：用资料包 Skill 草稿完成五块拼图。
中国语境：国产模型生态与"会操作不会思考"
- 国产模型生态：本课程实训使用的 WorkBuddy 底层接入多家大模型；日常可接触的还有 DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、混元等国产模型与腾讯元宝、文心一言等应用。换产品的成本越来越低——这正说明值得学的是"模型在做什么"的共同原理，而不是某家的按钮位置。
- 监管框架：《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求生成内容真实准确可靠，并按《互联网信息服务深度合成管理规定》进行标识（AI 生成内容需要显式/隐式标识）。你们在短视频平台看到的"AI 生成"角标，就是这条规定的落地。
- "会操作不会思考"的警钟：北京大学尚俊杰教授观察到，很多学生"会用豆包、会调 Kimi，却说不清生成式 AI 的工作原理、怎么判断答案是否可信——典型的会操作但不会思考"。本周的概念语言，就是防止自己变成"高级操作工"的底座。
- 北建大"杠精学员"：北京建筑大学教师训练了一个专门抬杠的 AI 智能体，学生要与它辩论 AI 伦理问题、对抗模型漏洞。你会发现 AI 犯错，比发现 AI 成功更有教育价值——本周实训就包含"故意让 AI 出错"环节。
45 分钟课堂节奏
| 课节 | 时间线 | 环节 |
|---|---|---|
| 第 1 节 · 大模型在做什么 | 0–5' | 导入：同一个问题问两个模型，答案为何不同？ |
| 5–15' | 讲授"生成≠知道"与四类影响因素 | |
| 15–35' | 动手：标记三种状态练习——给一段 AI 回答标注"原文明确 / 合理推断 / 缺少依据" | |
| 35–43' | 组间比对标注差异，讨论分歧点 | |
| 43–45' | 收束：流畅度不等于正确性 | |
| 第 2 节 · 回答与行动的区别 | 0–5' | 情景：智能体说"通知已发出"，你信吗？ |
| 5–15' | 讲授聊天机器人与智能体的对比表 | |
| 15–33' | 动手（手机即可）：观察一次智能体运行的工具调用记录，找出"语言承诺"与"实际产物" | |
| 33–43' | "故意喂错"环节：给智能体一份日期混乱的纪要，看它怎么办 | |
| 43–45' | 收束：看实际输入、动作、产物，不看自我描述 | |
| 第 3 节 · Skill 与方法沉淀 | 0–5' | 提问：你上次成功的方法，下次还能复现吗？ |
| 5–15' | 讲授 Skill 六问与"会议转行动"示例 | |
| 15–35' | 小组起草一份"课程笔记整理"Skill 说明草稿，互查触发条件与禁止事项 | |
| 35–43' | 讨论：哪些任务不该做成 Skill？ | |
| 43–45' | 收束 + 预告下周进入灯火计划 |
深一步追问（给"吃不饱"的同学）
- 预测下一个词的机制，为什么天然带有"编造倾向"？这与"幻觉"（hallucination）是什么关系？
- 为什么同一个模型在不同 App 里表现不同？系统提示词和产品设置改变了什么？
- 如果要求模型"不确定时说不知道"，它会变得更好还是更保守？"知道模型不知道"难在哪里？
本周小结
- 模型生成连贯内容，不自动保证事实正确和资料最新。
- 智能体的关键特征是围绕目标读取、调用、观察和继续推进。
- Skill 应保存经过复测的完整方法，包括边界、确认点和验收标准。
迁移练习
选择“整理课程笔记”“规划社团例会”或“检查作业格式”中的一个任务，分别写出聊天机器人版本和智能体版本。圈出智能体需要调用的资料或工具，并标出至少一个人工确认点。