从提出问题到整理结果，AI 能替你完成多少步？

想了解一家公司的最新动态，你可能需要先确定搜索关键词，再打开新闻、公告和相关网页，筛选有用的信息，最后整理出一份便于阅读的结果。

看起来只是“帮我查一下”，背后却包含一连串具体操作：去哪里找、找什么、哪些内容值得保留，以及什么时候可以结束搜索。

如果希望把这类工作交给 AI，该怎样描述任务？怎样让模型连接搜索工具？又该如何判断，它交回来的结果是否满足了最初的需求？

本次活动由 Coates Group Enterprise Architect Bowen Jia 老师主讲，围绕一个金融信息搜索 Agent Demo，从具体的信息检索场景出发，介绍自动化助手的搭建思路，并结合演示拆解任务、工具与执行流程之间的关系。

📅 活动信息

• 活动主题： 如何用 AI Agent 搭建一个自动化助手

• 案例展示： 金融信息搜索 Agent Demo

• 活动时间： 2026 年 11 月 10 日（周二），悉尼时间 20:00–21:00

• 活动形式： 线上讲座与 Demo 展示

• 主讲人： Bowen Jia｜Enterprise Architect @ Coates Group

🔍 为什么从一个搜索任务开始认识 Agent？

搜索资料是一个熟悉的场景，也很容易暴露自动化助手需要解决的问题。

我们往往能够描述自己想知道什么，却未必能一次说清楚完成任务需要哪些步骤。把一个需求变成可执行的流程，需要进一步考虑：

• 用户提出的问题，应该怎样转化为明确的搜索目标？

• 模型在什么时候需要调用外部工具，工具返回的信息又怎样进入后续处理？

• 面对大量搜索结果，怎样判断哪些内容与任务相关？

• 信息不完整、来源存在差异时，哪些部分需要进一步核实？

• 怎样检查最终结果，确认助手完成了预期的工作？

金融信息搜索为这些问题提供了一个具体的观察场景。本次分享将以此为切口，帮助你把 Agent 的概念与实际任务联系起来，理解一个自动化助手是怎样组织工作的。

👨‍💻 主讲人

Bowen Jia
Enterprise Architect @ Coates Group

拥有 15 年 IT 行业经验，专注于企业系统集成、API 平台设计及 AWS 云架构。负责跨国企业的技术路线规划与平台架构，推动 AI 编程工具在开发团队中的应用，具备 DevOps、CI/CD 及跨国团队协作经验，擅长结合真实项目讲解云平台建设与 AI 辅助开发的落地方法。

🧩 活动内容

一、从一个具体需求开始：助手究竟要帮你完成什么？
以金融信息搜索为例，梳理输入问题、搜索范围和预期结果，理解为什么搭建助手首先需要明确任务目标，以及怎样为一次任务设定合理的边界。

二、理解 Agent 的基本工作流程
围绕“接收任务、调用工具、处理返回信息、组织结果”这条链路，认识模型与工具各自承担的角色，理解它们如何连接成一个可执行的流程。

三、金融信息搜索 Agent Demo 展示
通过具体演示，观察任务如何被交给 Agent，以及搜索过程与最终结果如何呈现。沿着一次任务的执行过程，理解各个步骤之间的联系。

四、拆解搭建过程中的关键问题
结合案例讨论任务描述、工具连接和结果检查：哪些要求需要提前说清楚？怎样判断返回的信息是否足够？哪些环节适合自动处理，哪些判断需要保留人工确认？

五、从案例出发，梳理自己的自动化需求
回到日常工作中的资料检索与信息整理，思考如何选择一个范围清晰、结果便于检查的小任务，作为设计自动化助手的起点。

💡 参加后，你将收获

• 对 Agent 工作流程的具体认识： 把任务、模型、工具和结果连接起来，理解它们如何协作。

• 一个可观察的应用案例： 通过金融信息搜索 Demo，认识自动化助手的运行过程。

• 任务拆解的思路： 从输入、执行步骤和预期结果三个角度梳理需求。

• 结果检查的意识： 关注信息来源、任务完成情况和需要人工确认的环节。

• 自己的实践切入点： 为后续尝试搭建助手，找到一个更明确的起步方向。

🎯 适合参加的人群

• 已经使用 AI 工具，希望进一步了解自动化助手如何搭建的学习者

• 对 AI Agent 应用感兴趣，希望通过具体 Demo 理解执行流程的开发者

• 需要判断哪些工作适合引入 AI 自动化的产品经理与业务人员

• 日常涉及资料搜索、信息整理，希望梳理自动化需求的从业者

💬 现场交流

欢迎带着自己的使用场景和问题参加：一个任务应该拆到多细？什么时候需要连接搜索工具？怎样判断搜索结果是否足够？如果想做第一个自动化助手，应该从哪类需求开始？

11 月 10 日（周二）悉尼时间晚 8 点，线上见。