大模型項目實戰-Agent開發與應用 高強文 9787111777335 【台灣高等教育出版社】

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書名：大模型項目實戰-Agent開發與應用
ISBN：9787111777335
出版社：機械工業
著編譯者：高強文
頁數：216
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1716510
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內容簡介

這是一本面向初中級讀者的Agent學習指南，作者既是資深的AI技術專家，又是經驗豐富的項目導師，融合作者親身實踐、培訓反饋與官方資源，為Agent使用者和開發者提供了快速上手的實用指導。 本書從基礎知識、操作和應用開發3個維度循序漸進地講解Agent實戰技巧，分為三篇： 基礎篇（1～2章）介紹Agent定義、發展歷程、常用開源技術、主要組件等基礎知識和開發環境的搭建過程。 應用篇（3～6章）從通用型、任務驅動型、輔助開髮型和檢索增強型4大類，通過AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型，詳細描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。 開發篇（7～16章）展開分析10個不同場景的Agent應用開發實例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應用的開源Agent開發框架為基礎，針對每個框架各講解一個開發案例。另一方面，通過案例介紹Agent開發過程中關鍵的Function-calling特性及大語言模型開發技術。此外，對基於CogVLM2的多模態模型應用開發，也提供詳細的案例演示。

作者簡介

高強文，互鏈高科（北京）技術發展有限公司總經理，銀川方達電子系統工程有限公司董事長，寧夏回族自治區勞動模範。專註於人工智能大語言模型應用開發、開源社區開發與運營。參加工作20多年來，一直從事醫療健康領域信息化、人工智能等產品研發與管理工作，近年來致力於開源事業，開發運營aliendao cn、gitclone com和opendao cn等開源社區，在GitHub上貢獻了20多個開源代碼庫。

目錄

前言
基礎篇
第1章 Agent基礎知識
1 1 Agent的概念
1 2 Agent的發展歷程
1 2 1 Agent起源
1 2 2 將Agent引入AI領域
1 2 3 Agent技術進化與理論完善
1 2 4 Agent的深度學習應用
1 2 5 基於LLM的Agent
1 3 常用的Agent開源技術及分類
1 4 Agent主要組件
1 4 1 大語言模型
1 4 2 規劃組件
1 4 3 記憶組件
1 4 4 工具組件
1 4 5 行動組件
第2章 Agent應用與開發環境搭建
2 1 Agent應用部署結構
2 1 1 服務同機部署模式
2 1 2 服務分散式部署模式
2 2 Agent應用環境安裝與驗證
2 2 1 推理卡驅動安裝
2 2 2 CUDA安裝
2 2 3 Anaconda安裝
2 2 4 Git安裝
2 2 5 應用環境驗證
2 2 6 關於開發工具的建議
2 3 大語言模型的裝載及API服務搭建
2 3 1 Ollama
2 3 2 vLLM
2 3 3 GLM-4專用服務
應用篇
第3章 通用型Agent應用
3 1 AutoGPT：個人助理
3 1 1 AutoGPT介紹
3 1 2 AutoGPT原理
3 1 3 AutoGPT應用
3 2 MemGPT：長記憶會話應用
3 2 1 MemGPT介紹
3 2 2 MemGPT原理
3 2 3 MemGPT應用
第4章 任務驅動型Agent應用
4 1 BabyAGI：任務自驅動應用
4 1 1 BabyAGI介紹
4 1 2 BabyAGI原理
4 1 3 BabyAGI應用
4 2 Camel：角色扮演應用
4 2 1 Camel介紹
4 2 2 Camel原理
4 2 3 Camel應用
第5章 輔助開髮型Agent應用
5 1 Devika：AI「軟體工程師」應用
5 1 1 Devika介紹
5 1 2 Devika原理
5 1 3 Devika應用
5 2 CodeFuse-ChatBot：輔助編程應用
5 2 1 CodeFuse-ChatBot介紹
5 2 2 CodeFuse-ChatBot原理
5 2 3 CodeFuse-ChatBot應用
第6章 檢索增強型Agent應用
6 1 DB-GPT：資料庫應用
6 1 1 DB-GPT介紹
6 1 2 DB-GPT原理
6 1 3 DB-GPT應用
6 2 QAnything：知識庫應用
6 2 1 QAnything介紹
6 2 2 QAnything原理
6 2 3 QAnything應用
開發篇
第7章 大語言模型開發與微調
7 1 開發要點
7 2 GLM-4
7 2 1 GLM-4介紹
7 2 2 GLM-4安裝
7 2 3 Chat應用開發
7 2 4 GLM-4兼容API服務開發
7 2 5 GLM-4微調
7 3 Llama3
7 3 1 Llama3介紹
7 3 2 Llama3安裝
7 3 3 Chat應用開發
7 3 4 Llama3兼容API服務開發
7 3 5 Llama3微調
第8章 基於GLM-4的Function-calling應用開發
8 1 開發要點
8 2 案例場景
8 3 關鍵原理
8 4 實現過程
8 4 1 環境安裝
8 4 2 源代碼
8 4 3 運行
第9章 基於AgentScope的ReAct Agent應用開發
9 1 開發要點
9 2 案例場景
9 3 關鍵原理
9 4 實現過程
9 4 1 環境安裝
9 4 2 源代碼
9 4 3 運行
第10章 基於LangChain的任務驅動Agent應用開發
10 1 開發要點
10 2 案例場景
10 3 關鍵原理
10 3 1 應用架構
10 3 2 應用運行流程
10 3 3 應用運行示例
10 4 實現過程
10 4 1 環境安裝
10 4 2 源代碼
10 4 3 運行
第11章 基於LangGraph的工作流Agent應用開發
11 1 開發要點
11 2 案例場景
11 3 關鍵原理
11 3 1 基本概念
11 3 2 工作流定義
11 4 實現過程
11 4 1 環境安裝
11 4 2 源代碼
11 4 3 運行
第12章 基於AutoGen的輔助編程Agent應用開發
12 1 開發要點
12 2 案例場景
12 3 關鍵原理
12 4 實現過程
12 4 1 環境安裝
12 4 2 源代碼
12 4 3 運行
第13章 基於LlamaIndex的RAG Agent綜合應用開發
13 1 開發要點
13 2 案例場景
13 3 關鍵原理
13 3 1 索引建立
13 3 2 智體查詢
13 4 實現過程
13 4 1 環境安裝
13 4 2 源代碼
13 4 3 運行
第14章 基於CrewAI的多角色Agent應用開發
14 1 開發要點
14 2 案例場景
14 3 關鍵原理
14 3 1 應用架構
14 3 2 主要組件
14 3 3 流式會話實現原理
14 4 實現過程
14 4 1 環境安裝
14 4 2 源代碼
14 4 3 運行
第15章 基於Qwen-Agent的多智體圖像應用開發
15 1 開發要點
15 2 案例場景
15 3 關鍵原理
15 3 1 應用架構
15 3 2 關鍵技術
15 4
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