AI大模型入门书籍:全方位解析Agent!大模型应用开发-动手做AI Agent

【大模型应用开发 动手做AI Agent】BabyAGI 1.背景介绍 随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI Agent(智能代理)在日常生活和商业应用中扮演着越来越重要的角色。然而,如何开发出高效、易用且可扩展的AI Agent仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中,我们将介绍一种新的AI Agent开发方法,即BabyAGI(小型生成模型)方法。BabyAGI方法旨在通过简化大型生成模型(如OpenAI 阅读详情

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作者

黄佳:新加坡科技研究局人工智能研究员。他在NLP、大模型、Al in MedTech、Al in FinTech等领域积累了丰富的项目经验。

书籍目录:

第1章 何为Agent,为何Agent 1

  • 1.1 大开脑洞的演讲:Life 3.0 2
  • 1.2 那么,究竟何为Agent 5
  • 1.3 Agent的大脑:大模型的通用推理能力 9
  • 1.4 Agent的感知力:语言交互和多模态 23
  • 1.5 Agent的行动力:语言输出和工具使用 25
  • 1.6 Agent对各行业的效能提升 28
  • 1.7 Agent带来新的商业模式和变革 32
  • 1.8 小结 39

第2章 基于大模型的Agent技术框架 41

  • 2.1 Agent的四大要素 41
  • 2.2 Agent的规划和决策能力 44
  • 2.3 Agent的各种记忆机制 45
  • 2.4 Agent的核心技能:调用工具 46
  • 2.5 Agent的推理引擎:ReAct框架 49
  • 2.6 其他Agent认知框架 66
  • 2.7 小结 68

第3章 OpenAI API、LangChain和LlamaIndex 70

  • 3.1 何为OpenAI API 71
  • 3.2 何为LangChain 91
  • 3.3 何为LlamaIndex 105
  • 3.4 小结 113

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 115

  • 4.1 OpenAI公司的Assistants是什么 117
  • 4.2 不写代码,在Playground中玩Assistants 118
  • 4.3 Assistants API的简单示例 123
  • 4.4 创建一个简短的虚构PPT 141
  • 4.5 小结 160

第5章 Agent 2:多功能选择的引擎——通过Functions Calling调用函数 161

  • 5.1 OpenAI中的Functions 163
  • 5.2 在OpenAI Playground中定义Function 168
  • 5.3 用Assistants API来实现Functions Calling 173
  • 5.4 用ChatCompletion API来实现Tool Calls 196
  • 5.5 小结 205

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 207

  • 6.1 复习一下ReAct推理框架 208
  • 6.2 LangChain中ReAct Agent 的实现 210
  • 6.3 LangChain中的工具和工具包 212
  • 6.4 通过create_react_agent创建鲜花定价Agent 215
  • 6.5 深挖AgentExecutor的运行机制 221
  • 6.6 小结 249

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 251

  • 7.1 Plan-and-Solve策略的提出 252
  • 7.2 LangChain中的Plan-and-Execute Agent 257
  • 7.3 用Plan-and-Execute Agent实现物流管理 258
  • 7.4 从单Agent到多Agent 273
  • 7.5 小结 273

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 275

  • 8.1 何为检索增强生成 276
  • 8.2 RAG和Agent 282
  • 8.3 用LlamaIndex的ReAct Agent来实现花语秘境财报检索 284
  • 8.4 小结 289

第9章 Agent 6:GitHub的网红聚落——AutoGPT、BabyAGI、CAMEL和Generative Agents 292

  • 9.1 AutoGPT 293
  • 9.2 BabyAGI 298
  • 9.3 CAMEL 317
  • 9.4 小结 333

第10章 Agent 7:多Agent系统框架——AutoGen和MetaGPT 335

  • 10.1 AutoGen 336
  • 10.2 MetaGPT 343
  • 10.3 小结 353

第11章 下一代Agent的诞生地:科研论文中的新思路 355

  • 11.1 两篇高质量的Agent综述 355
  • 11.2 论文选读:Agent自主学习、多Agent合作、Agent可信度的评估、边缘系统部署以及具身智能落地 358
  • 11.3 小结 359
  • 参考文献 361
  • 后记 创新与变革的交汇点 362

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