深耕AI实战教育二十余年，打造出“动手学”系列爆款教程的俞勇团队，再推重磅新作！继多部行业标杆教材、豆瓣高分佳作之后，俞勇教授携手温睦宁、林江浩、张伟楠三位学者，潜心打磨的《动手学大模型智能体》正式上市。
▲“新一代人工智能实战型人才培养系列教程”
▲上交大ACM班毕业生沐神作品
作为“新一代人工智能实战型人才培养系列教程”第6部力作，这本书延续了俞勇团队“理论+实战”的核心基因，系统讲解了大模型智能体的基本内容及其代码实现。
一经推出，便在学术界和产业界引起了广泛关注，得到了奇绩创坛创始人陆奇、伦敦大学学院讲席教授汪军、南洋理工大学校长讲席教授安波和纽约大学助理教授谢赛宁等多位业内领军人士联袂推荐，堪称大模型智能体领域的权威入门范本。
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Part.1
为什么要读这本书？
（1）王牌作者天团，堪称“学术+工程”的顶配组合
温睦宁
上海交通大学人工智能学院助理研究员，2025年博士毕业于上海交通大学计算机科学与技术专业。研究方向聚焦于强化学习、大模型智能体以及多智能体系统等方面，拥有丰富的强化学习及智能体系统实践经验。累计发表国际学术论文20余篇，自2022年以来持续担任NeurIPS、ICML、ICLR等国际学术会议审稿人。
林江浩
上海交通大学安泰经济与管理学院助理教授，2025年博士毕业于上海交通大学计算机科学与技术专业。研究方向聚焦于生成式人工智能与数据科学，以及此类技术在推荐系统、运筹优化、智能商务等真实场景中的应用。累计发表国际学术论文40余篇，获得两项最佳论文奖，1篇论文入选ESI全球Top 1%高被引论文。
张伟楠
上海交通大学教授、博士生导师，ACM班机器学习与强化学习课程授课教师，上海创智学院全时导师。主要研究方向为强化学习、大模型智能体、具身智能。吴文俊人工智能优秀青年奖、达摩院青橙奖得主，主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目和科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目课题。
俞勇
上海交大ACM班创办人、国务院特殊津贴专家、国家高层次人才教学名师。他一手打造的ACM班，被誉为中A人才的 “黄埔军校”，培养出李沐、陈天奇等顶尖学者与企业家，20余年的教学经验，让他深知学习者的痛点与难点。
2018年创办伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上，对人工智能课程体系进行创新，致力于培养卓越的人工智能算法工程师和研究员。2025年创办知春创新中心，探索中学和大学贯通式人才培养模式，打造AI时代创新人才培养“加速器”。
（2）精准击穿行业痛点，行业认可度拉满
市面上关于大模型智能体的资料，要么是晦涩难懂的学术论文，要么是零散的案例教程，难以满足不同人群的学习需求。
而本书不仅避开复杂的公式堆砌，用“案例先导”的方式，让零基础读者也能快速理解智能体的核心逻辑；还聚焦工程实践，从架构设计、工具调用到模型微调，拆解每一个技术环节的实现细节，提供可直接运行的代码示例；
更是覆盖多模态智能体、多智能体协作、智能体安全等前沿方向，帮助读者把握技术发展趋势，实现从“会用”到“创新”的跨越。
自然而然，本书凭借扎实的内容体系与实战价值，收获了多位业内领军人士的联袂推荐。
（3）延续“动手学”精髓，学完即能落地
“动手学”系列之所以成为领域标杆，核心在于拒绝纸上谈兵。本书延续这一优良传统，将实战贯穿始终。
本书的内容编排采用 “示例先行，原理托底” 的模式，每一章先让读者亲手完成一个可运行的案例，再深入讲解背后的理论原理，让学习从被动接受变为主动探索。
书中所有代码基于Python生态，兼容OpenAI风格接口的开源模型（如DeepSeek、Qwen），读者可根据自身算力条件灵活替换，无需担心环境配置门槛。
本书尤为注重项目驱动，从“构建第一个智能体”，到“构建文档问答智能体”“构建多功能智能体”，再到“构建基于大模型的多智能体”“基于MCP的智能体助手”，多个递进式实战项目，让读者边学边练，积累可复用的工程经验。
对于可落地的智能体系统，评估与调试同样重要，读者将学会如何记录与回放数据链路，定位失败原因，并设计合理的回退与异常处理机制。
（4）豪华配套资源，一站式解决学习需求
为了降低学习门槛，提升学习效率，本书配备了覆盖“学-练-教-用”全场景的资源包：
学习资源：理论解读视频课程、完整源代码（GitHub 仓库：boyu-ai/Hands-on-AA）、样例数据、提示词模板，手把手辅助自学。
教学资源：配套教学课件、课后习题，完美适配高校备课、企业内训需求。
平台支持：登录伯禹平台（http://haa.boyuai.com），即可获取在线代码运行环境，无需本地配置，随时随地上手实践。
获取方式：扫描本书封底二维码，或登录异步社区本书主页，即可免费领取所有资源，无需额外付费。
Part.2
这本书怎么读？
本书共15章，分为基础篇、架构篇、微调篇、前沿篇四大模块，逻辑清晰、层层递进。遵循“先搭框架、再攻核心、实战巩固、前沿拓展”的思路，能让你高效掌握大模型智能体的核心技能。
（1）明确前置基础，做好学习准备
阅读本书无需深厚的深度学习背景，但建议具备三项基础能力，以确保学习顺畅。
编程基础：掌握Python基本语法，能独立运行脚本和Jupyter Notebook；
工具基础：熟悉pip/conda包管理工具，了解HTTP/API、JSON及常见数据结构；
认知基础：对生成式大模型有基本了解，知道其核心功能与应用场景。
如果你暂时缺乏相关基础，可先通过“动手学”系列的入门书籍补全短板，再开启本书的学习之旅。
（2）按模块分阶段学习，循序渐进不迷茫
智能体基础篇（第1-4章）——入门筑基
从大模型与智能体的融合机制、生成式大语言模型基础，到提示工程核心技巧，再到智能体评估与调试，最后手把手带你构建第一个智能体，快速入门无门槛。
智能体架构篇（第5-8章）——核心攻坚
拆解智能体核心组件，讲解 LangChain、LlamaIndex 等主流框架用法，带你实现文档问答智能体、多功能智能体，掌握“感知-思考-行动”闭环设计逻辑。
智能体微调篇（第9-11章）——技术进阶
深入指令微调、LoRA低秩适应微调、模型量化、强化微调等关键技术，配套完整训练流程实践，教你优化模型性能、降低部署成本。
智能体前沿篇（第12-15章）——把握趋势
聚焦多模态智能体、多智能体系统协作、智能体安全、智能体协议四大前沿方向，实战手机个人助手、多智能体协作系统，提前布局技术风口。
（3）针对性学习建议，适配不同人群
高校师生：按 “基础篇→架构篇→微调篇→前沿篇” 顺序系统学习，将本书作为课程教材，结合配套课件和习题开展教学，重点掌握理论体系和实践方法；
研发工程师：优先学习架构篇和微调篇，快速掌握智能体落地核心技术，结合自身业务场景针对性攻关，提升项目落地效率；
创业者/产品经理：重点学习基础篇和前沿篇，理解智能体技术边界和应用场景，结合行业需求探索落地方案，把握技术创新机遇；
自学者：按模块顺序逐步学习，先完成基础实践，再攻克复杂项目，遇到问题可通过学习社群、配套资源交流解决，稳步提升技能。
Part.3
“动手学”系列书籍
1
《动手学强化学习》
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本书是图灵奖得主John Hopcroft推荐的强化学习入门书。
本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。
2
《动手学机器学习》
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本书是周志华、朱军、李文新、黄萱菁、刘铁岩、陈天奇等多位业内领军人士联袂推荐的机器学习入门书。
本书系统地介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。
3
《动手学计算机视觉》
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《动手学计算机视觉》知识体系全面系统，理论与实践深度融合，突出实用性与案例教学，更有丰富的配套资源，为初学者提供了极其友好的阅读学习体验。而本书是交大ACM班作者团队创作的“动手学”系列的新近一本，该系列还有更多人工智能领域的优秀著作。
对于已初步踏入计算机视觉领域的读者，若期望进一步提升知识水平、拓展知识边界，无论是深度学习、机器学习，还是数据结构与算法、自然语言处理、强化学习等内容，都能在 “动手学” 系列中展开深入学习。
4
《动手学自然语言处理》
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本书解读了大模型背后的核心技术，文继荣、周明、邱锡鹏、李磊、杨笛一等多位业内领军人士推荐。
本书介绍自然语言处理的原理和方法及其代码实现，是一本着眼于自然语言处理教学实践的图书。本书将自然语言处理的理论与实践相结合，提供所介绍方法的代码示例，能够帮助读者掌握理论知识并进行动手实践。
5
《动手学数据结构与算法》
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本书是何钦铭、张铭、邓俊辉、李沐、陈天奇、杨笛一、张伟楠等推荐的数据结构与算法入门书。
本书系统介绍了数据结构与算法的基本概念和相关知识，既注重理论，又注重算法设计，更突出代码实现，是一本着眼于数据结构与基本算法的教学实践的教材。
本书将数据结构的理论与真实应用的实践紧密结合，从各种数据结构的代码实现到火车票管理系统的代码实现，手把手地指导读者学习数据结构与算法，帮助读者轻松掌握数据结构与算法的基本知识及基本技能，为后续进行更多专业课程的学习打下扎实基础。
6
《动手学深度学习（Pytorch版）》
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如果说《动手学深度学习》是深度学习领域不可替代的入门级教程图书，那么《动手学深度学习（PyTorch版）》就是李沐、阿斯顿·张等大咖作者顺应PyTorch发展潮流，强强联合，精心编撰，送给所有深度学习领域初学者的一份重磅级新礼物——全新升级版的深度学习入门教程PyTorch版本，被全球60多个国家、400多所大学用作教科书，是一本面向中文读者能运行、可讨论的深度学习入门书。
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