AI Agent開發與應用-基於大模型的智能體構建 淩峰 9787302685975 【台灣高等教育出版社】

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書名：AI Agent開發與應用-基於大模型的智能體構建
ISBN：9787302685975
出版社：清華大學
著編譯者：淩峰
頁數：278
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718924
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內容簡介

本書詳盡地闡述智能體的基礎理論、開發工具以及不同層次的開發方法，通過融合自然語言理解、多輪對話和任務自動化技術，為讀者提供從理論到實踐的全方位指導，旨在幫助讀者構建高效的智能體。本書分為3個部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能體的工作原理及開發所需的工具鏈，包括智能體的定義、類型及其與大語言模型（LLM）的關係，探討智能體框架結構和核心模塊的設計，並介紹LangChain和LlamaIndex等技術如何助力任務自動化和數據管理，使讀者能夠親身體驗智能體的基礎開發過程。第2部分（第6、7章）聚焦于智能體的淺度開發，通過訂票系統和智能翻譯智能體等實例，展示如何將理論知識應用於實際項目。第3部分（第8～12章）深入探索智能體的高級開發技巧。其中，第8～10章通過郵件處理、面試助手、個性化推送等案例，展現智能體在實際應用中的強大功能；第11、12章則基於這些應用進行拓展，結合多種部署方案，進一步拓寬讀者的視野，使其能夠全面掌握智能體的多樣化應用場景。 本書不僅適合智能體開發人員、人工智能從業者和AI技術愛好者閱讀，還可作為培訓機構和高校相關課程的教材或參考書。

作者簡介

凌峰 博士，目前就職于某985高校，長期從事機器學習、人工智能、計算機視覺與大模型領域的研發與教學，在模型優化、訓練加速、數據驅動算法開發等方面有深刻見解，參与並主導多項相關科研項目。

目錄

第1部分 初窺智能體
第1章 何為智能體
1 1 智能體的定義與構成
1 1 1 智能體的基本概念與特點
1 1 2 智能體的核心組件與架構
1 1 3 智能體的開發流程與實施方法
1 1 4 智能體在實際應用中的運行模式
1 2 智能體與大語言模型的關係
1 2 1 大語言模型如何賦能智能體
1 2 2 智能體與大語言模型的集成方式
1 2 3 大語言模型如何提升智能體的用戶體驗
1 2 4 大語言模型的局限性與智能體的應對策略
1 3 智能體的類型與應用領域
1 3 1 按功能分類的智能體類型
1 3 2 智能體在不同領域中的典型應用
1 3 3 多智能體系統與分散式任務執行
1 4 本章小結
1 5 思考題
第2章 大模型驅動的Agent技術框架
2 1 大語言模型（LLM）在智能體中的核心作用
2 1 1 LLM的自然語言理解與生成能力
2 1 2 LLM賦能智能體的知識推理能力
2 1 3 持續學習與動態更新的智能體構建
2 1 4 多語言支持與跨文化交互的實現
2 2 Agent技術框架的結構與關鍵模塊
2 2 1 感知、決策、執行：Agent的三層結構解析
2 2 2 上下文管理與記憶模塊的集成設計
2 3 智能體與API、向量資料庫的無縫集成
2 3 1 智能體與RESTfulAPI的集成方法
2 3 2 向量資料庫在語義檢索中的作用
2 4 常見框架與開發者平台：ReAct、HuggingFace和LangChain
2 4 1 ReAct框架的核心思想與應用場景
2 4 2 HuggingFace平台與模型管理
2 4 3 LangChain在複雜任務中的應用
2 5 本章小結
2 6 思考題
第3章 用LangChain打造全能智能體
3 1 LangChain的核心組件與功能介紹
3 1 1 鏈式邏輯與任務分解機制
3 1 2 數據流管理與上下文傳遞
3 1 3 集成LLM進行推理與生成
3 1 4 回調與實時監控功能
3 2 使用LangChain實現多步驟推理和任務自動化
3 2 1 任務分解與模塊化設計
3 2 2 條件推理與決策鏈條構建
3 2 3 任務自動化與觸發機制
3 2 4 任務鏈的優化與性能提升
3 3 如何集成外部數據源與工具
3 3 1 集成資料庫與向量存儲
3 3 2 API調用與外部系統集成
3 3 3 文件與文檔處理模塊的集成
3 3 4 物聯網與邊緣設備的集成方案
3 4 構建具備記憶能力的對話系統
3 4 1 短期記憶與上下文管理的實現
3 4 2 長期記憶模塊的設計與實現
3 4 3 多輪對話系統中的記憶優化
3 4 4 應對複雜對話場景中的挑戰
3 5 基於LangChain構建一個智能體模型
3 6 本章小結
3 7 思考題
第4章 LlamaIndex賦能智能體應用
4 1 LlamaIndex的架構與索引機制解析
4 1 1 數據索引的基本原理與關鍵算法
4 1 2 支持高效查詢的倒排索引設計
4 1 3 LlamaIndex與向量資料庫的集成方案
4 2 如何將非結構化數據轉換為智能體知識庫
4 2 1 文本解析與自然語言處理技術的應用
4 2 2 數據清洗與格式標準化流程設計
4 2 3 通過LlamaIndex與LangChain的無縫集成實現知識庫構建
4 3 實現實時數據查詢與響應
4 3 1 實時查詢管道的設計與優化
4 3 2 緩存機制與查詢性能的提升策略
4 3 3 在LlamaIndex中實現多模態查詢
4 3 4 與API和物聯網設備的動態數據對接
4 4 本章小結
4 5 思考題
第5章 快速上手智能體開發
5 1 智能體開發的一般流程
5 1 1 需求分析與功能設計
5 1 2 系統架構與模塊劃分
5 1 3 開發與測試的迭代流程
5 2 開發初體驗：利用GPT在線快速開發智能體
5 2 1 利用GPT在線開發智能體
5 2 2 初步體驗：旅行出遊智能體
5 2 3 發布與測試智能體原型
5 3 智能體初步應用：論文潤色專家
5 3 1 論文潤色的基本流程
5 3 2 配置智能體詳細信息以完成智能體開發
5 4 本章小結
5 5 思考題
第2部分 智能體基礎應用開發
第6章 貼身管家：出行訂票智能體
6 1 探索智能體：讓代碼思考起來
6 1 1 解析LangChain與ReAct的核心思想
6 1 2 智能體如何簡化出行訂票流程
6 2 從0到1：你的第一位出行助手
6 2 1 搭建開發環境：必備工具與環境配置詳解
6 2 2 智能體核心模塊解析：代碼實現與邏輯設計
6 3 本章小結
6 4 思考題
第7章 智能翻譯系統的開發與部署
7 1 需求分析與設計規劃
7 1 1 用戶需求與目標定義
7 1 2 多語言支持與術語一致性設計
7 1 3 輸入輸出格式與核心模塊規劃
7 2 核心邏輯與代碼原理：多語言模型與翻譯算法詳解
7 2 1 多語言
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