《数字人智能体部署应用：数字人大模型和智能体+Skills+RAG+Agent+Claude Code的部署应用案例实操》

——周红伟 前阿里人工智能专家

课程背景

随着人工智能技术的飞速发展，数字人智能体已从概念走向规模化应用，成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，在实际部署中，企业普遍面临技术栈复杂、模型整合困难、应用场景落地效果不佳等挑战。为帮助企业攻克从技术到应用的最后一公里，本课程应运而生。课程聚焦数字人大模型与智能体的核心技术与实战部署，通过全链路案例教学，手把手指导学员掌握从环境配置、模型集成到业务场景落地的完整能力。

课程收益

参与本课程，您将系统掌握数字人智能体的核心技术原理与部署方法，独立完成营销与业务办理两类核心智能体的构建。通过两天高密度实操，您不仅能熟练部署WAN2.2、Infinitalk等主流大模型，更将获得数字员工一体化应用的完整解决方案。最终实现降低技术门槛、提升部署效率、快速赋能业务增长的目标，为企业培养具备实战能力的数字人应用专家。

培训对象

算力网络、数据、AI算法，系统开发技术开发人员，人工智能、数据挖掘、平台架构、研发管理是的开发人员。

培训时长

2天

课程大纲

第一天 数字人大模型技术原理和数字人构建案例实操

第一部分 数字人核心技术原理与架构解析
1.1 数字人概念演进与核心技术栈
1.1.1 数字人的定义、分类与发展历程
1.1.2 驱动数字人的四大核心技术：大模型、语音、视觉、图形
1.1.3 大语言模型作为数字人“大脑”的核心作用
1.1.4 语音合成与识别技术的关键指标与选型
1.1.5 形象生成与驱动技术：2D、3D与超写实数字人
1.1.6 数字人智能体的系统架构与工作流剖析

第二部分 WAN2.2 S2V数字人大模型部署实操
2.1 WAN2.2 S2V模型原理与环境配置
2.1.1 WAN2.2 S2V模型架构与Speech-to-Vision技术原理
2.1.2 部署环境要求：硬件、软件与依赖库检查
2.1.3 获取模型权重与配置文件
2.1.4 本地或云端服务器环境初始化与配置
2.1.5 启动基础模型服务并验证接口连通性
2.1.6 常见部署问题排查与解决方案
2.2 WAN2.2 S2V模型应用与调试
2.2.1 输入文本或语音驱动数字人表情与口型
2.2.2 调整生成视频的表情丰富度与自然度参数
2.2.3 输出视频格式、分辨率与帧率的配置
2.2.4 与自定义数字人形象结合的参数调优
2.2.5 生成效果评估与迭代优化
2.2.6 性能优化技巧：响应延迟与计算资源平衡

第三部分 营销数字人大模型智能体构建案例实操
3.1 营销场景分析与智能体角色定义
3.1.1 分析产品直播、品牌宣传等营销场景需求
3.1.2 定义数字人主播/客服的角色、话术与知识边界
3.1.3 构建专属产品知识库与营销话术库
3.1.4 设计多轮对话流程与用户意图识别规则
3.1.5 设定营销目标与关键绩效指标
3.1.6 规划数字人形象与场景背景
3.2 营销数字人智能体集成与测试
3.2.1 集成大语言模型与营销知识库
3.2.2 配置语音交互模块：TTS与ASR
3.2.3 接入WAN2.2 S2V模型驱动数字人形象
3.2.4 进行端到端功能测试与流程验证
3.2.5 模拟真实用户交互，优化对话逻辑与表情动作
3.2.6 部署到测试环境并进行压力测试

第四部分 业务办理数字人大模型智能体构建案例实操
4.1 业务流程自动化与智能体设计
4.1.1 分析政务、金融、电信等领域的标准化业务流程
4.1.2 梳理业务规则、表单字段与数据验证逻辑
4.1.3 设计高准确性、高严谨性的业务问答对
4.1.4 规划与后端业务系统的API接口调用
4.1.5 定义复杂业务场景的工单流转与人工接管机制
4.1.6 确保业务流程的合规性与数据安全性
4.2 业务数字人智能体开发与部署
4.2.1 使用LangChain等框架构建具备工具调用能力的智能体
4.2.2 开发与数据库、CRM等业务系统的连接器
4.2.3 实现动态表单填写与信息确认流程
4.2.4 集成身份验证与电子签名等安全模块
4.2.5 进行全流程业务办理沙盒测试
4.2.6 正式部署上线与监控告警配置

第二天 数字人智能体构建案例实操

第五部分 WAN文生图与文生视频大模型部署应用案例
5.1 WAN文生图模型部署与场景应用
5.1.1 WAN文生图模型原理与功能特点介绍
5.1.2 模型本地化部署与服务启动
5.1.3 编写高质量提示词的技巧与原则
5.1.4 生成数字人背景、海报、营销素材的实操
5.1.5 控制图像风格、构图与细节参数
5.1.6 批量生成与图像后期处理流程
5.2 WAN文生视频模型部署与创意实践
5.2.1 文生视频技术挑战与WAN模型优势
5.2.2 部署文生视频模型及环境配置
5.2.3 设计视频脚本并转化为提示词
5.2.4 生成短视频内容用于数字人背景或开场
5.2.5 调整视频时长、过渡效果与一致性
5.2.6 文生图与文生视频内容的整合应用

第六部分 Infinitalk口型和语音对齐大模型部署使用
6.1 Infinitalk模型原理与系统集成
6.1.1 Infinitalk模型在数字人链路中的核心价值
6.1.2 语音-口型精准同步的技术实现原理
6.1.3 部署Infinitalk推理服务
6.1.4 与第三方TTS服务进行对接
6.1.5 输入音频与数字人模型的对齐配置
6.1.6 测试不同语种、语速下的口型同步效果
6.2 高自然度数字人对话生成实战
6.2.1 准备一段合成语音或真人录音
6.2.2 调用Infinitalk服务生成精准口型数据
6.2.3 将口型数据驱动至3D或2D数字人模型
6.2.4 微调口型幅度与表情的映射关系
6.2.5 实现低延迟的实时语音-口型同步
6.2.6 最终效果渲染与输出

第七部分 企业营销数字员工一体化应用及构建案例
7.1 一体化数字员工方案设计与平台选型
7.1.1 企业级数字员工的完整能力视图
7.1.2 整合大模型、数字人、RPA的技术架构
7.1.3 评估自建与采购第三方平台的利弊
7.1.4 设计从引流、互动到转化的全链路营销流程
7.1.5 规划与SCRM、CDP等营销系统的数据打通
7.1.6 制定项目落地路线图与团队协作规范
7.2 构建24小时直播带货数字员工全流程
7.2.1 创建虚拟直播间与3D超写实数字人主播
7.2.2 配置实时互动的QA库与商品讲解脚本
7.2.3 集成电商平台API，实现自动上下架与订单查询
7.2.4 打通支付系统与物流查询接口
7.2.5 部署并启动7x24小时无人直播
7.2.6 监控直播数据，基于反馈优化脚本与策略