使用工作分解结构法(wbs)的第一个步骤是()a、思考每一个主要任务需要完成的工作b、思考完成每 - 赏学吧

第1题 以下关于工作分解结构（WBS)的说法中，（)是正确的。A 凡是出现在WBS中的工作都属于项目的范围，凡以下关于工作分解结构(WBS)的说法中，()是正确的。A 凡是出现在WBS中的工作都属于项目的范围，凡是没有出现在WBS中的工作都不属于项目的范围，要想完成这样的工作，必须遵守变更控制流程。B WBS最底层的工作单位叫工作包，一个项目的WBS应在项目早期就分解到最底层。C 树状结构的WBS直观，层次清晰，适用于大型的项目。D 业界一般把1个人40个小时能干完的工作称为1个工作包，依据分解得到的工作包能够可靠地估计出成本和进度。点击查看答案

如何开发一款智能体：从需求到落地的全流程指南

展开全文智能体（AI Agent）作为人工智能的具象化形态，正在重塑企业运营与个人效率。本文将从需求分析、架构设计、开发工具到部署优化的全流程，结合DeepSeek等大模型的核心能力，解析智能体开发的实用方法论。一、需求定义：明确智能体的核心目标场景锁定垂直场景：如客户服务中的工单分类（自动识别职业打假人）、教育领域的作业批改（错误标注与反馈生成）。通用场景：如知识问答（企业文档库检索）、数据分析（SQL生成与可视化）。案例：某政务部门通过AI Agent实现舆情自动监测，敏感话题识别准确率提升40%。能力拆解 根据需求将任务分解为可执行的模块：感知层：用户输入（文本、语音、文件上传等）。决策层：大模型推理（如DeepSeek的强逻辑能力）、知识检索（RAG）。执行层：API调用（如飞书表格写入）、多模态输出（图文报告生成）。二、技术选型：构建智能体的技术栈大模型选择模型 优势场景 适用性建议 DeepSeek 逻辑推理、代码生成 金融风控、数据分析 豆包大模型 空间推理、文本创作 教育辅助、内容生成 LLaMA 低资源适配、开源定制 中小企业私有化部署开发框架对比Coze（字节跳动）：低代码界面，内置工作流引擎，支持多模态插件。Dify：开源可定制，适合复杂业务逻辑编排。企业级方案：DeepSeek一体机提供数据安全与模型微调支持。三、架构设计：分层实现智能决策核心模块graph TD A[用户交互层] --> B(输入解析) B --> C{决策引擎} C -->|简单查询| D[RAG知识库] C -->|复杂推理| E[大模型调用] E --> F[API执行] F --> G[结果输出]关键技术 RAG增强：通过向量数据库（如Milvus）整合企业知识库，解决大模型幻觉问题。 工作流编排：使用Coze内置节点实现多步骤任务（如“抓取网页→总结→标签生成→存储”）。四、开发实践：以“智能内容助手”为例工作流配置（基于Coze平台）节点1：网页抓取 插件：URL Content Extractor输入：用户提供的文章链接输出：标题、正文、图片节点2：内容加工 大模型：DeepSeek V3 提示词：“生成200字摘要，提取3-5个关键词，以JSON格式输出”节点3：数据存储 调用飞书API，将结构化数据写入多维表格。调试优化精准性验证：通过混淆测试（如模糊图片、矛盾数据）检验异常处理能力。性能调优：采用MoE架构降低推理延迟，响应速度提升50%。五、部署与迭代：平衡效率与安全部署模式公有云：快速上线，适合中小型应用（如钉钉/企微机器人）。私有化：使用DeepSeek一体机保障数据安全，满足金融、政务场景需求。持续迭代用户反馈驱动：采集对话日志优化模型微调数据。技术升级：跟进多模态融合（如Gemini的视频生成）、自主执行（OpenAI Operator级Agent）。结语智能体的开发不仅是技术集成，更是业务逻辑的深度再造。通过合理选型、模块化设计与持续迭代，企业可构建“会思考的数字员工”，实现从效率工具到决策伙伴的跨越。未来，随着AI Agent自主性提升，“模型即员工”将成为组织升级的核心路径。

麦肯锡的工作方法论总结（28p）

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