为期两周的“2026届毕业生专属AI赋能计划”于近日圆满落幕。本次培训由教务处与人工智能数据工程中心联合主办，围绕“前沿AI工具与效率革命”“机器学习思维与数据实验”“低代码智能体搭建实战”三大模块，带领近百名毕业生完成了一场从“AI使用者”到“AI构建者”的实战蜕变。
课程由人工智能数据工程中心常务副主任宋艳教授全程策划指导，于正旺、李梦雪、刘相言三位AI全栈工程师授课。从Trae、Cursor等前沿工具到Coze平台智能体全流程搭建，以“讲解演示+分步实操+即时答疑”的闭环教学，由浅入深带领同学们逐步上手，让不同起点的同学都能找到自己的实践节奏。
两周虽短，但同学们的收获不止于工具操作——从初次接触AI到亲手搭建专属智能体，从模糊认知到形成工程化思维，这场赋能之旅为即将奔赴职场的毕业生们打开了一扇新的大门，也为他们的职业发展注入了新的动能。
SISU学子说
英语学院 何同学2026届本科毕业生
这门课对我来说更像是一种启蒙。它比较全面地介绍了一些技术和工具，让我对整个领域有了大致的轮廓。但因为本身没有技术基础，听的时候其实挺模糊、也有点吃力，很多东西当下并没真正消化。但好处是听过就会留下印象，等自己真正上手实践的时候，会有一种“这个词我见过”的熟悉感，会降低心理难度。在这之前，我经常在小红书刷到各种相关的概念、新发布的模型、各种热词，但一直没有一个具体的契机去真正动手试试。这门课刚好给了一个理由，算是迈出了一步。
欧洲学院德语系 王同学2026届本科毕业生
课程中让我进行工作流的搭建。刚开始我觉得低代码平台应该比较容易上手，但实际操作后发现，节点之间的连接、变量设置和条件判断都很重要。如果某一步没有设置好，后面的结果就会受到影响。这让我意识到，AI工具虽然降低了技术门槛，但仍然需要我们有清晰的逻辑和耐心去调试。通过这次课，通过Coze这样的平台，我能感觉到AI被我实际使用着。当然，AI生成的内容也需要人工检查和优化，不能完全依赖它。这次学习让我对之后继续学习和工作上应用AI有了更多信心。
英语学院 杨同学2026届本科毕业生
在搭建“风格化正文生成”功能时，我遭遇了漫长的Prompt调试过程。最初“古风武侠”和“赛博朋克”风格的文本几乎没有区别——AI对风格指令“视而不见”。当我将提示词改为提供参考句式、明确禁用现代词汇后，生成质量有了质的提升。这段经历让我体会到：好的提示词不是一句描述，而是一套规则体系。这门课也让我第一次以搭建者的视角审视AI产品，意识到提示词工程是一门需要反复迭代的工程实践。
国际金融贸易学院 马同学2026届硕士毕业生
如果用一句话概括我最真实的感受，那就是：这不仅是一次技术启蒙，更是一场思维方式的重塑。在Coze平台上搭建Agent和Workflow的过程，实际上是强迫我把人脑隐性的“分析习惯”拆解为清晰严密的“机器指令”。通过亲手完成“会议纪要自动化智能体”的设计与落地，我真实地看到它能把人从繁杂的行政性事务中解放出来。这种从“被动的工具使用者”向“主动的工具创造者”的身份跨越，带给我极大的成就感——技术不再是黑盒，而是触手可及的助手。
高级翻译学院 林同学2026届硕士毕业生
真正动手之后发现，最难的不是写Prompt，而是把一个模糊的需求拆解成AI能执行的结构化指令。比如“给出有用的面试建议”，背后需要想清楚评什么、怎么评、用什么标准评，才能转化成有效建议——这个思维过程比写Prompt本身更重要。我还发现自己的语言学背景在这里是真实有用的，语言理解能力本身就是一种竞争力。
英语学院 白同学2026届硕士毕业生
作为一个平时更多沉浸在英国戏剧、文本细读和文学理论中的文科生，刚开始接触“工作流”“代码节点”“API”这些词汇时，内心其实是打鼓的。但这门课帮我打破了壁垒。我发现，写Prompt和做文学批评有异曲同工之妙，都需要极强的文字驾驭能力去精准地“指挥”大模型。在设计“英语学情诊断”Agent时，我回想起在喀什莎车县支教的日子，真切感受到：AI不是冷冰冰的代码，也不是为了取代教师，而是为了将教师从机械的“算分机器”中解放出来。如果当时我就拥有这样一个Agent，我就能把更多的时间花在和学生谈心、调整教学策略上。技术最终的落脚点，依然是回归人的本身。
上海全球治理与区域国别研究院 彭同学2026届博士毕业生
一开始我以为搭建智能体需要大量代码，后来发现通过低代码平台加清晰的提示词设计，短时间内就能跑通一个最小可行产品。课程中印象最深的是工作流的拆解——把模糊需求变成“输入-处理-输出”的环节，再为每个节点挑选合适的工具。虽然过程中遇到提示词不遵循格式等问题，但通过不断调试，我体会到工程化思维的重要性。
