在全球第四次工业革命浪潮下，人工智能已成为驱动经济社会高质量发展的核心引擎，数字经济与实体经济的深度融合正重塑产业形态与发展格局。国家层面，《新一代人工智能发展规划》《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》等政策密集出台，明确要求高校对接人工智能时代需求，加快创新型人才培养。然而，广大应用型高校受资源配置、学科布局等限制，如何有效整合人工智能技术与创新创业教育，破解“技术与商业脱节、理论与实践割裂”的困境，培养既懂技术原理又善商业运营的复合型人才，仍是当前重大课题。
　　陕西国际商贸学院（以下简称“陕商院”）作为立足西部、服务区域经济的应用型民办本科院校，积淀了鲜明商科特色与深厚产教融合传统。随着区域产业智能化转型加速，传统创新创业教育模式的深层次弊端日益凸显：其一，教育内容与产业前沿存在“时差”，课程多围绕成熟商业模式，缺乏人工智能等前沿技术的深度解读与实践模块；其二，教学方式与创新能力培养存在“错位”，传统理论讲授与案例分析难以支撑系统思维、复杂问题解决能力的培育；其三，评价体系与人才成长规律存在“背离”，现有考核偏重知识记忆与书面表达，难以全面反映学生综合素养。这些问题共同导致人才培养供给侧与产业需求侧矛盾突出，亟需构建适配新时代要求的创新创业教育新范式。
　　本文突破传统“技术+商业”简单叠加思维，创新性提出以“智能体开发全链路”为方法论核心，重构创新创业教育体系。通过剖析智能体开发与创新创业活动的内在同构性，构建“技术—商业”双轨能力矩阵理论模型，丰富技术赋能教育的理论内涵。同时，以陕商院为实践试验田，形成可操作、可复制、可推广的“陕西商贸方案”，既为同类院校提供借鉴，又通过校企协同实现学生创新成果与地方产业需求精准对接，推动“四链”深度融合，具备重要理论与实践价值。
　　一、核心概念界定与理论框架
　　（一）“智能体开发全链路”的内涵与特征
　　智能体（Agent）作为人工智能核心概念，能够自主感知环境、逻辑推理、自主决策并执行行动以达成目标。其开发全链路涵盖需求工程、架构设计、算法实现、系统集成、测试部署与持续优化等六个关键阶段，呈现三大特征：一是系统性，各阶段环环相扣形成闭环；二是迭代性，持续改进机制贯穿始终；三是情境依赖性，开发需紧密贴合具体应用场景。
　　从教育视角看，“智能体开发全链路”具有独特适配价值：过程完整性提供从0到1再到N的全周期创新体验，破解知识碎片化难题；问题复杂性要求综合多学科知识解决真实问题，培育系统思维与跨学科协作能力；成果可视性通过具象化产品呈现学习成效，增强学习动机与成就感。这些特性使其成为连接技术学习与创新实践的理想桥梁。
　　（二）理论基础与文献综述
　　本研究依托四大核心理论：体验式学习理论（Kolb，1984）为全链路实践提供教育学逻辑；建构主义理论（Piaget，1970）支撑项目式、协作式教学设计；设计思维方法论（Brown，2008）的以人为本、原型迭代理念与智能体开发逻辑高度契合；精益创业框架（Ries，2011）的“构建—测量—学习”循环为商业验证提供方法指导。
　　近年来，国内外学者在相关领域开展大量探索，但现有研究多聚焦单一维度，缺乏将人工智能深度融入创新创业教育全过程的系统性方案，尤其在以智能体开发为载体的理论与实践探索方面存在明显空白。
　　（三）“技术—商业”双轨能力矩阵理论模型
　　本研究构建“技术—商业”双轨能力矩阵理论模型（如图1），横向为“智能体开发全链路”六阶段，纵向为技术与商业两条能力轨道，形成“阶段—能力”双向对应结构。模型理论创新体现在三方面：一是过程融合，打破技术与商业教育分离的壁垒；二是动态平衡，根据阶段目标调整两类能力培养权重；三是螺旋上升，六阶段循环构成能力发展螺旋。该模型为课程设计、教学实施与能力评价提供科学框架。
　　二、现状诊断与需求分析
　　（一）研究设计与实施
　　为全面掌握陕商院“AI+双创”教育现状，调研涵盖在校学生、专任教师、企业导师、毕业校友四类群体，采用问卷调查、深度访谈、焦点小组等多种方法。问卷调查发放500份，回收有效问卷428份，有效回收率85.6%；深度访谈32人次，累计时长超60小时；组织焦点小组8场，参与师生80余人次，确保数据全面真实。
　　（二）教育生态诊断结果
　　调研发现，“AI+双创”教育生态存在结构性失衡：课程体系上，AI相关课程集中于计算机专业且偏重理论，双创课程分散且与前沿技术融合度低；师资队伍中，双师型教师占比不足30%，多数教师缺乏AI与专业教学融合能力；实践平台设备更新滞后，难以支撑智能体开发等高技术项目；评价机制仍以传统方式为主，对实践与创新成果评价权重不足。
　　（三）师生能力现状分析
　　学生能力方面，超过65%的学生对AI基本概念有初步认知，但只有不足20%的学生有相关实践经验；多数学生“双创”能力停留在商业计划书层面，缺乏成果转化经验，且理工科与经管类学生呈现能力失衡特征。
　　教师能力方面，超过90%的教师认同AI教育的重要性，但仅40%的教师具备相关教学能力，多数教师沿用传统教学方法，产业实践参与度不足。
　　（四）地方产业需求调研
　　对30余家科技企业调研发现，产业需求呈现三大新特征：一是需求复合化，急需“技术+业务”复合型人才；二是能力实战化，重视项目经验与问题解决能力；三是知识前沿化，要求持续学习新技术。智能体开发领域，企业最急需需求分析、系统设计与工程实现能力的应用型人才。
　　（五）关键问题识别
　　综合诊断识别出四大关键问题：一是教育供给与产业需求存在“能力鸿沟”；二是技术创新与商业应用存在“认知壁垒”；三是理论学习与实践训练存在“体验断层”；四是个人发展与团队协作存在“协同障碍”，亟需构建全新教育体系。
　　三、体系构建与实施路径
　　（一）总体设计思路与原则
　　以“智能体开发全链路”为主线，以产业真实问题为驱动，以跨学科项目为载体，构建“课内课外贯通、校内校外连接、技术商业融合”的创新创业实践新生态。遵循四大原则：产教融合、学生中心、能力导向、持续改进。
　　（二）四阶段全链路教学体系
　　遵循认知规律设计四阶段阶梯式教学体系。
　　1.基础能力培养阶段：面向全体学生开设通识课程，组织工作坊、讲座等活动，培养学生的基本认知与创新意识。
　　2.核心技术攻坚阶段：针对意向学生开设专业核心课程，依托虚拟仿真实训平台开展训练，建立技能认证体系。
　　3.实战场景落地阶段：组建跨专业团队，围绕产业需求开展项目开发，配备双导师，以赛促创。
　　4.创业成果转化阶段：遴选优秀项目进入孵化器，提供全方位支持，对接投资资源，实现市场化运营。
　　（三）“一体两翼三支撑”实践体系
　　要构建“一体两翼三支撑”实践支撑体系：“一体”为“智能体开发全链路”项目实践，是核心载体；“左翼”为技术赋能平台，自主研发“智创云”虚拟仿真实训平台；“右翼”为商业实践社区，打造“创客集市”，共建产业联盟；“三支撑”包括跨学科导师共同体、模块化课程资源包、动态评价激励机制，为体系运行提供保障。
　　（四）课程资源与平台开发
　　课程资源开发遵循“底层共享、中层分立、高层互选”的原则。底层建设《智能体技术基础》等共享课程；中层针对不同专业开发特色模块，如为经管专业开发《AI商业应用分析》课程，为设计专业开发《智能体交互设计》课程；高层开设《智能医疗系统开发》《智慧供应链优化》等跨学科项目课程。
　　虚拟仿真实训平台采用微服务架构，包含五个核心模块：一是开发环境模块，提供在线编程环境和调试工具；二是数据服务模块，集成开放数据集和行业数据接口；三是模型市场模块，提供预训练模型和算法组件；四是部署监控模块，支持一键部署和性能监控；五是协作社区模块，支持文档共享和在线协作。平台已集成20余个行业案例，支持1000人同时在线实训。
　　四、实践验证与效果评估
　　（一）试点方案设计
　　选择信息工程学院、经济与管理学院、文学与教育学院、医学院、药学院等学院的2023级学生作为试点对象，组建3个实验班（共153人）和3个对照班（共150人）。试点周期为2024年9月至2025年7月。实验班全面实施新建的实践体系，对照班沿用传统教学模式。
　　（二）研究方法与工具
　　采用混合研究方法，定量研究用SPSS 26.0分析数据，定性研究用NVivo 12处理文本。评估工具包括双轨能力自评量表（Cronbach'sα=0.89）、项目过程评估表、成果评估量表、深度访谈提纲等。
　　（三）实施过程中的关键节点
　　把控五大关键节点：9月完成分组选题与导师匹配；10—12月开展技术培训与理论教学；次年1—3月进行项目开发；次年4—5月中期检查与竞赛准备；次年6—7月成果展示与总结评估。期间组织开展项目评审会4次、工作坊8场、企业对接3次。
　　（四）核心能力发展评估
　　前后测对比显示，实验班技术能力提升28.7%、商业能力提升26.3%、综合能力提升27.5%，均显著高于对照班（分别为15.2%、13.8%、14.5%），且在需求分析、产品战略、工程实现等子维度提升最为突出（详见表1）。
　　进一步分析发现，实验组学生在“需求分析技术能力”“产品战略构思能力”“工程实现能力”三个子维度上的提升最为显著，增幅均超过30%。这说明全链路实践特别有助于培养学生在真实场景中定义问题、设计解决方案和工程实现的能力。
　　（五）项目过程与成果分析
　　试点期间，实验班完成23个智能体项目，迭代频率、用户参与度、技术深度均远超对照班。成果转化成效显著：5个项目获企业合作意向，2个团队注册公司，1个项目获天使投资，获省级以上竞赛奖励8项，申请软件著作权15项。
　　（六）质性研究发现
　　通过学生访谈，提炼出认知转变、能力整合、团队协作、成长体验等四大主题；通过教师访谈，发现教学模式实现从“知识传授者”到“学习引导者”的深刻变革。
　　（七）关键成功因素分析
　　体系成功的五大关键因素：真实问题驱动、全流程体验、跨学科协同、平台工具支持、制度保障。
　　五、研究结论与展望
　　（一）主要研究结论
　　1.“智能体开发全链路”作为教育载体具有独特价值，能有效破解应用型高校“AI+双创”教育难题；
　　2.“技术—商业”双轨能力矩阵为复合型人才培养提供科学理论框架；
　　3.“四阶段教学体系”与“一体两翼三支撑”实践体系构成完整解决方案，经试点验证有效可行；
　　4.产教深度融合是成功的关键保障。
　　（二）理论贡献与实践价值
　　理论贡献：提出“智能体开发全链路”教育方法论，构建双轨能力矩阵模型，探索教育生态重构路径。
　　实践价值：“陕西商贸方案”为同类院校提供可借鉴范本，建立人才培养与产业需求对接通道，产生显著经济社会效益。
　　（三）研究局限与改进方向
　　研究存在试点范围与时间有限、样本单一、个性化支持不足、产业合作深度不够等局限。未来，将开展多院校对比研究，建立毕业生长期跟踪机制，开发智能化学习支持系统，深化产教融合。
　　（四）未来研究展望
　　未来值得关注的研究方向：智能体开发教育与其他前沿技术融合路径、基于学习分析的能力发展规律、跨文化创新创业教育比较、AI教育伦理与社会责任培养机制。
　　随着人工智能发展与教育数字化转型，基于“智能体开发全链路”的创新创业教育模式将展现更广阔应用前景，为培养数字经济时代创新人才、推动社会创新、建设创新型国家贡献高校力量。