大模型入门必读书籍,《动手做AI Agent》从基础理论到项目实操!(含PDF)

ChatCPT的横空出世,让人工智能进入一个新的纪元,而LLM大模型也成为人人炙手可热的话题。然后光有LLM大模型并不能真正的能够普及和应用。AI Agent概念,才是真正将AI热潮推向了新的高度,未来可以说你不懂LLM大模型,但是你一定要懂AI agent。

《动手做AI Agent》是一本由黄佳老师创作的新书,旨在从零开始手把手教读者制作AI Agent。书中不仅介绍了Agent的定义、特性与技术架构,还详细讲解了构建Agent的AI技术工具,并以7个实战项目展示了Agent开发的方法。

此书结合传统文化哲理与现代科技前沿,提出了一套Agent开发的系统性方法论,实战性强,适合想要转型的程序员、AI领域的专业研究人员阅读,对Agent技术感兴趣的技术爱好者、企业负责人、高等院校师生也都可以从本书中有所收获。

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全书共分为三部分:
✔️基础知识~定义了 Agent 的概念,然后说明大模型对于 Agent 的重要程度如同大脑,这是 Agent 进行理解和决策的基础。还对 Agent 的四大特性与四大核心组件进行介绍。

✔️技术工具~介绍了 Agent 架构的四大要素,分别是规划、记忆、工具、执行。重点介绍了当前流行的 ReAct 框架。详细说明了以下技术工具的使用方法。

✔️项目实战~详细解析了7个项目的实战,覆盖了 Agent 开发的多个方面。读者如果在实际工作中遇到困难,都可以在案例中得到启发,或者直接找到解决方案。

书籍目录

第1章 何为Agent,为何Agent

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第2章 基于大模型的Agent技术框架

第3章 OpenAI API、LangChain和LlamaIndex

第4章 Agent 1:自动化办公的实现——使用Assistants API和DALL·E 3模型创作PPT

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第5章 Agent 2:多功能选择的引擎——通过Functions Calling调用函数

第6章 Agent 3:推理与行动的协同——使用LangChain中的ReAct框架实现自动定价

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第7章 Agent 4:计划和执行的解耦——使用LangChain中的Plan-and-Execute智能调度库存

第8章 Agent 5:知识的提取与整合——使用Llama Index实现检索增强生成Agent

第9章 Agent 6:GitHub的网红聚落——AutoGPT、BabyAGI、CAMEL和Generative Agents

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第10章 Agent 7:多Agent系统框架——AutoGen和MetaGPT

第11章 下一代Agent的诞生地:科研论文中的新思路

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三、书籍目录

第1章 何为Agent,为何Agent

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第2章 基于大模型的Agent技术框架

第3章 OpenAI API、LangChain和LlamaIndex

第4章 Agent 1:自动化办公的实现——使用Assistants API和DALL·E 3模型创作PPT

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第5章 Agent 2:多功能选择的引擎——通过Functions Calling调用函数

第6章 Agent 3:推理与行动的协同——使用LangChain中的ReAct框架实现自动定价

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第7章 Agent 4:计划和执行的解耦——使用LangChain中的Plan-and-Execute智能调度库存

第8章 Agent 5:知识的提取与整合——使用Llama Index实现检索增强生成Agent

第9章 Agent 6:GitHub的网红聚落——AutoGPT、BabyAGI、CAMEL和Generative Agents

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第10章 Agent 7:多Agent系统框架——AutoGen和MetaGPT

第11章 下一代Agent的诞生地:科研论文中的新思路

第10章 Agent 7:多Agent系统框架——AutoGen和MetaGPT

第11章 下一代Agent的诞生地:科研论文中的新思路

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大模型岗位需求

大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性

• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;

• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。

读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用

零基础入门AI大模型

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👉2.大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都是当前板块的精华浓缩。(篇幅有限,仅展示部分)

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大模型教程

👉3.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。(篇幅有限,仅展示部分,公众号内领取)

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截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(篇幅有限,仅展示部分,公众号内领取)

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大模型面试

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<think>好的,用户想了解人工智能Agent的概念、应用和发展。首先,我需要先明确用户的需求。他们可能对AI Agent不太熟悉,所以需要从基础概念讲起,然后介绍应用场景,最后谈谈当前的发展和挑战。 首先,概念部分,根据引用内容,AI Agent是自主、智能、适应性强的人工智能实体,能在物联网或电力系统中自主执行任务和决策。需要解释清楚这几个特性,比如自主性是什么意思,智能性体现在哪里,适应性如何表现。可能需要用例子来说明,比如在物联网中的具体应用。 然后应用方面,用户提供的引用提到了物联网和电力系统。这两个领域可以作为例子展开。比如在物联网中,Agent可以处理数据、优化资源;在电力系统里,可能用于负载预测、故障诊断等。此外,可能还有其他应用领域,比如医疗、金融,但引用中没有提到,是否需要补充?不过根据用户提供的引用,应该优先围绕已有的内容,避免引入其他信息源。 关于发展部分,引用里提到在电力系统中应用的发展空间和挑战,比如数据安全、算法准确性。这里需要总结发展的趋势,比如技术多样化、效率提升,同时面临的挑战。可能还需要提到未来的研究方向,比如如何优化算法,提高安全性。 用户可能还希望了解当前的研究进展或者实际案例,但引用中的信息比较有限。可能需要结合已有的引用,适当扩展,但不要超出范围。例如,引用中提到AI Agent在物联网中应对挑战,可以说明具体挑战是什么,比如数据量大、实时性要求高,Agent如何解决这些问题。 另外,用户的问题结构是概念、应用、发展,所以回答需要分点清晰。可能需要用标题分隔每个部分,但根据系统指令,用户可见层要结构清晰,帮助逐步解决问题。所以用1. 2. 3. 这样的分点比较合适。 需要检查是否符合系统级指令,比如数学公式是否正确使用,但当前内容中没有涉及数学公式,所以可能不需要。但如果有提到算法或模型,可能需要用LaTeX,不过引用中没有相关内容,所以暂时不需要。 生成相关问题部分,需要根据回答内容提出相关问题,比如概念相关的区别(与传统软件),应用中的具体案例,或者发展中的挑战如何解决。例如: 1. 人工智能Agent与传统软件有何区别? 2. 在物联网中,AI Agent如何优化资源分配? 3. 未来如何提升AI Agent在电力系统中的安全性? 确保问题与回答内容相关,并且能引导用户进一步思考。 最后,引用标识要正确添加,在对应的段落末尾加上[^1]或[^2]。比如在物联网应用部分末尾加,电力系统应用末尾加。 总结回答结构: 1. 概念:定义和核心特性 2. 应用:物联网和电力系统具体例子 3. 发展:趋势和挑战 这样用户能清晰理解每个部分。需要确保语言简洁,用词准确,避免专业术语过多,必要时解释术语。</think>### 人工智能 Agent 的概念、应用与发展 #### 1. **概念** 人工智能 AgentAI Agent)是一种具备**自主性、智能性和适应性**的实体,能够通过感知环境、分析数据并自主执行任务与决策。其核心特性包括: - **自主性**:无需人工干预,独立完成目标(例如物联网设备自动调节能耗)。 - **智能性**:利用机器学习、推理算法处理复杂问题(如电力系统的实时负载预测)。 - **适应性**:动态调整策略以应对环境变化(如网络攻击或设备故障时重新分配资源)。 --- #### 2. **应用场景** ##### (1)**物联网(IoT)** AI Agent 在物联网中用于: - **数据聚合与分析**:从海量传感器数据中提取模式,优化资源分配(如智能家居的能耗管理)。 - **自动化控制**:自主调节设备状态(如工业生产线根据需求动态调整速度)。 ##### (2)**电力系统** - **智能电网管理**:预测电力需求、平衡发电与用电(如结合天气数据优化风电调度)。 - **故障诊断**:通过实时监测快速定位电网异常(如短路或变压器过载)。 ##### (3)**其他领域** - **医疗**:辅助诊断与个性化治疗方案推荐。 - **金融**:自动化交易与风险预测。 --- #### 3. **发展趋势与挑战** ##### (1)**发展趋势** - **技术融合**:与边缘计算、5G 结合,提升实时响应能力。 - **泛化能力增强**:通过强化学习适应更复杂的场景(如跨区域电力调度)。 ##### (2)**关键挑战** - **数据安全**:防止敏感信息泄露(如电网运行数据被恶意篡改)。 - **算法可靠性**:需解决模型在极端场景下的决策偏差(如罕见天气对能源预测的影响)。 - **伦理问题**:明确自主决策的责任归属(如医疗诊断错误的责任界定)。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 人工智能 Agent 与传统自动化程序的核心区别是什么? 2. 在电力系统中,如何确保 AI Agent 的决策符合安全规范? 3. AI Agent 如何处理物联网中多设备协同的通信延迟问题? 4. 未来 AI Agent 可能面临哪些伦理挑战?
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