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AI Agent设计实战:智能体设计的方法与技巧电子书

(1)作者背景资深:作者是超算智能创始人,资深AI应用专家,全国首个人工智能警务专家系统实施总工,长期为国投智能、埃森哲、新松机器人等企业提供咨询或实施服务。 (2)作者经验丰富:多年AI应用发与大模型落地的实践经验,精通智能体应用与架构的规划设计。 (3)大佬高度评价:阿里巴巴副总裁高红冰、摩尔线程联合创始人李丰、AIGCLink创始人占冰强、LangGPT社区创始人云中江树联袂推荐。

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作       者:光武,段小手

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2025-06-06

字       数:14.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书聚焦智能体(AI Agent)的设计方法与落地技巧,帮助非技术背景职场人士系统学习AI智能体设计。本书以“原理-工具-实战”为逻辑主线,全面解析了AI Agent的原理与设计方法。 全书通过扣子和AppBuilder这两个国内主流工具的36个实操案例,手把手教会读者在创作、办公、营销、求职等领域快速构建智能体应用。特别设计的低门槛体系与步骤化指导,让零基础读者也能轻松上手,享受AI技术赋能的高效体验。 本书获得阿里巴巴集团副总裁高红冰、摩尔线程联合创始人李丰等行业领袖的联袂推荐,被评价为“非技术背景读者的AI人门指南”。 全书共14章,分为四个部分: 第一篇  基础原理(第1和2章)  全面且系统地介绍AI Agent的基本概念、特征、类型,以及其与大语言模型(LLM)之间的紧密联系,为读者后续的实践应用奠定坚实的理论基础。 第二篇  工具平台(第3章)  介绍5款国内独具特色的AI Agent搭建工具,它们分别是扣子、AppBuilder、阿里云百炼、智谱清言、超算智能体。这些工具各具千秋,能够满足不同读者的多样化需求。其中,前4款工具适合动手能力强、希望亲自搭建AI Agent的读者;而超算智能体则适合那些时间精力有限、希望快速上手并应用AI Agent的政企客户。 第三篇   应用实战(第4~13章) 通过扣子和AppBuilder精心设计了36个不同场景的实操案例,带领读者深领略AI Agent的实际应用魅力。这篇是本书的重中之重,详尽地阐述了每个项目的实现步骤与技巧,并提供丰富的实例与代码供读者参考借鉴。同时,为了便于广大读者的学习理解,对大量应用的工作流行了简化处理。读者在熟悉工具与工作流概念后,可自行尝试添加节、调整工作流,以亲身感受其中的变化与奥妙。 第四篇  未来展望(第14章)   深探讨AI Agent的发展瓶颈与未来发展趋势,为读者提供具有前瞻性的思考与启示。通过洞悉AI Agent的未来走向,读者可以更好地规划自己的学习与应用方向。<br/>【推荐语】<br/>(1)作者背景资深:作者是超算智能创始人,资深AI应用专家,全国首个人工智能警务专家系统实施总工,长期为国投智能、埃森哲、新松机器人等企业提供咨询或实施服务。 (2)作者经验丰富:多年AI应用发与大模型落地的实践经验,精通智能体应用与架构的规划设计。 (3)大佬高度评价:阿里巴巴副总裁高红冰、摩尔线程联合创始人李丰、AIGCLink创始人占冰强、LangGPT社区创始人云中江树联袂推荐。 (4)覆盖国内主流智能体平台:详细讲解扣子、AppBuilder、阿里云百炼、智谱清言智能体、超算智能体等国内主流智能体平台的使用方法。 (5)零技术基础也能轻松掌握:专门为非技术背景的读者而写,确保他们可以通过本书理解智能体的原理、掌握智能体搭建工具的使用以及各种智能体的搭建方法。 (6)丰富的案例实战:手把手教读者设计36款不同的AI智能体,覆盖创作、办公、营销、求职等10个高频需求领域,满足读者对智能体的所有需求。<br/>【作者】<br/>光武 超算智能创始人、AI研究员,科技博主(视频号:AI研究员光武),全国首个人工智能警务专家系统实施总工,长期为国投智能、埃森哲、新松机器人等企业提供咨询或实施服务。 多年AI应用发与大模型落地的实践经验,精通智能体应用与架构的规划设计,熟悉RAG架构设计与高效检索策略,具备复杂工作流搭建与全流程优化能力。 带领团队与美亚柏科联合研发并成功推出人工智能警务助手“小美”。 段小手  超算智能联合创始人、首席科学家,纽约金融学院认证算法交易专家,曾供职于百度、敦煌网等知名IT企业。曾主导的项目获得“国家发改委电子商务示范项目”等荣誉。 精于机器学习技术的研究,深耕深度学习、神经网络架构,聚焦高性能算法模型的研发。与云南省公安厅合作期间,使用机器学习算法有效将某类案件发案率大幅降低。 著有《深浅出Python机器学习》《深浅出Python量化交易实战》《深度学习与大模型基础》等畅销书。<br/>
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Preface 前言

Part 1 第一篇 基础原理

Chapter 1 第1章 全面认识AI Agent

1.1 AI Agent的定义

1.2 AI Agent的发展历史

1.3 AI Agent的功能

1.4 AI Agent的应用场景

1.5 AI Agent的类型及其特点

1.6 AI Agent的理论基础

1.7 AI Agent的技术支撑

1.8 AI Agent的工作流实例

Chapter 2 第2章 AI Agent与LLM

2.1 主流的LLM及其应用场景

2.2 LLM的作用与基本原理

2.3 LLM在AI Agent中的角色

2.4 LLM对AI Agent性能的影响

2.5 用户界面与LLM的结合方式

Part 2 第二篇 工具平台

Chapter 3 第3章 国内的AI Agent设计平台

3.1 扣子平台使用详解

3.2 AppBuilder平台使用详解

3.3 国内其他主要平台简介

Part 3 第三篇 应用实战

Chapter 4 第4章 创作类热门应用

4.1 大模型集合AI Agent

4.2 歌曲创作AI Agent

4.3 少儿故事创作AI Agent

4.4 自动出题AI Agent

Chapter 5 第5章 工作与行政管理

5.1 日程与会议安排AI Agent

5.2 邮件整理与回复AI Agent

Chapter 6 第6章 文案生成与编辑

6.1 多风格文案写作AI Agent

6.2 爆款文案写作AI Agent

6.3 论文辅助写作AI Agent

6.4 文案润色与修改AI Agent

Chapter 7 第7章 信息搜索与处理

7.1 网页内容摘要AI Agent

7.2 特定领域信息搜索AI Agent

7.3 网络爬虫AI Agent

7.4 图片搜索AI Agent

Chapter 8 第8章 图片设计与处理

8.1 电商产品图换背景AI Agent

8.2 海报制作AI Agent

8.3 智能抠图AI Agent

8.4 多风格头像生成AI Agent

Chapter 9 第9章 视频搜索与解析

9.1 视频搜索AI Agent

9.2 视频解析AI Agent

Chapter 10 第10章 内容创作与运营

10.1 微信公众号客服AI Agent

10.2 思维导图AI Agent

Chapter 11 第11章 职场求职与面试

11.1 求职助手AI Agent

11.2 面试助手AI Agent

11.3 简历诊断与优化AI Agent

Chapter 12 第12章 生活服务与咨询

12.1 旅行规划AI Agent

12.2 健康与减肥AI Agent

12.3 家庭医生AI Agent

12.4 高考顾问AI Agent

12.5 购车顾问AI Agent

Chapter 13 第13章 智能识文与识物

13.1 植物识别AI Agent

13.2 动物识别AI Agent

13.3 手写文字识别AI Agent

13.4 通用物体和场景识别AI Agent

13.5 卡证信息抽取AI Agent

13.6 长文档内容理解AI Agent

Part 4 第四篇 未来展望

Chapter 14 第14章 AI Agent的挑战与未来

14.1 AI Agent当前的发展瓶颈

14.2 AI Agent未来的发展趋势

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