《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》凌峰『EPUB电子书下载』

内容简介

《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。第2部分  （第6、7章）聚焦于智能体的浅度开发，通过订票系统和智能翻译智能体等实例，展示如何将理论知识应用于实际项目。第3部分（第8～12章）深入探索智能体的高级开发技巧。其中，第8～10章通过邮件处理、面试助手、个性化推送等案例，展现智能体在实际应用中的强大功能；第11、12章则基于这些应用进行拓展，结合多种部署方案，进一步拓宽读者的视野，使其能够全面掌握智能体的多样化应用场景。 《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》不仅适合智能体开发人员、人工智能从业者和AI技术爱好者阅读，还可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。

作者简介

凌峰，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、训练加速、数据驱动算法开发等方面有深刻见解，参与并主导多项相关科研项目。

目录

目录
第1部分初窥智能体
第1章何为智能体 3
1.1智能体的定义与构成 3
1.1.1智能体的基本概念与特点 3
1.1.2智能体的核心组件与架构 4
1.1.3智能体的开发流程与实施方法 6
1.1.4智能体在实际应用中的运行模式 9
1.2智能体与大语言模型的关系 9
1.2.1大语言模型如何赋能智能体 9
1.2.2智能体与大语言模型的集成方式 10
1.2.3大语言模型如何提升智能体的用户体验 10
1.2.4大语言模型的局限性与智能体的应对策略 11
1.3智能体的类型与应用领域 11
1.3.1按功能分类的智能体类型 11
1.3.2智能体在不同领域中的典型应用 13
1.3.3多智能体系统与分布式任务执行 13
1.4本章小结 14
1.5思考题 14
第2章大模型驱动的Agent技术框架 16
2.1大语言模型（LLM）在智能体中的核心作用 16
2.1.1LLM的自然语言理解与生成能力 16
2.1.2LLM赋能智能体的知识推理能力 17
2.1.3持续学习与动态更新的智能体构建 18
2.1.4多语言支持与跨文化交互的实现 21
2.2Agent技术框架的结构与关键模块 22
2.2.1感知、决策、执行：Agent的三层结构解析 22
2.2.2上下文管理与记忆模块的集成设计 22
2.3智能体与API、向量数据库的无缝集成 24
2.3.1智能体与RESTfulAPI的集成方法 24
2.3.2向量数据库在语义检索中的作用 25
2.4常见框架与开发者平台：ReAct、HuggingFace和LangChain 28
2.4.1ReAct框架的核心思想与应用场景 29
2.4.2HuggingFace平台与模型管理 29
2.4.3LangChain在复杂任务中的应用 31
2.5本章小结 32
2.6思考题 32
第3章用LangChain打造全能智能体 33
3.1LangChain的核心组件与功能介绍 33
3.1.1链式逻辑与任务分解机制 33
3.1.2数据流管理与上下文传递 37
3.1.3集成LLM进行推理与生成 38
3.1.4回调与实时监控功能 38
3.2使用LangChain实现多步骤推理和任务自动化 40
3.2.1任务分解与模块化设计 40
3.2.2条件推理与决策链条构建 43
3.2.3任务自动化与触发机制 43
3.2.4任务链的优化与性能提升 45
3.3如何集成外部数据源与工具 48
3.3.1集成数据库与向量存储 49
3.3.2API调用与外部系统集成 50
3.3.3文件与文档处理模块的集成 51
3.3.4物联网与边缘设备的集成方案 51
3.4构建具备记忆能力的对话系统 52
3.4.1短期记忆与上下文管理的实现 52
3.4.2长期记忆模块的设计与实现 53
3.4.3多轮对话系统中的记忆优化 54
3.4.4应对复杂对话场景中的挑战 55
3.5基于LangChain构建一个智能体模型 56
3.6本章小结 60
3.7思考题 60
第4章LlamaIndex赋能智能体应用 61
4.1LlamaIndex的架构与索引机制解析 61
4.1.1数据索引的基本原理与关键算法 61
4.1.2支持高效查询的倒排索引设计 63
4.1.3LlamaIndex与向量数据库的集成方案 65
4.2如何将非结构化数据转换为智能体知识库 66
4.2.1文本解析与自然语言处理技术的应用 67
4.2.2数据清洗与格式标准化流程设计 67
4.2.3通过LlamaIndex与LangChain的无缝集成实现知识库构建 68
4.3实现实时数据查询与响应 69
4.3.1实时查询管道的设计与优化 69
4.3.2缓存机制与查询性能的提升策略 70
4.3.3在LlamaIndex中实现多模态查询 71
4.3.4与API和物联网设备的动态数据对接 71
4.4本章小结 77
4.5思考题 77
第5章快速上手智能体开发 78
5.1智能体开发的一般流程 78
5.1.1需求分析与功能设计 78
5.1.2系统架构与模块划分 79
5.1.3开发与测试的迭代流程 79
5.2开发初体验：利用GPT在线快速开发智能体 80
5.2.1利用GPT在线开发智能体 80
5.2.2初步体验：旅行出游智能体 84
5.2.3发布与测试智能体原型 86
5.3智能体初步应用：论文润色专家 87
5.3.1论文润色的基本流程 88
5.3.2配置智能体详细信息以完成智能体开发 89
5.4本章小结 95
5.5思考题 95
第2部分智能体基础应用开发
第6章贴身管家：出行订票智能体 99
6.1探索智能体：让代码思考起来 99
6.1.1解析LangChain与ReAct的核心思想 99
6.1.2智能体如何简化出行订票流程 103
6.2从0到1：你的第一位出行助手 104
6.2.1搭建开发环境：必备工具与环境配置详解 104
6.2.2智能体核心模块解析：代码实现与逻辑设计 108
6.3本章小结 120
6.4思考题 121
第7章智能翻译系统的开发与部署 122
7.1需求分析与设计规划 122
7.1.1用户需求与目标定义 122
7.1.2多语言支持与术语一致性设计 123
7.1.3输入输出格式与核心模块规划 125
7.2核心逻辑与代码原理：多语言模型与翻译算法详解 127
7.2.1多语言模型的调用与上下文保持 128
7.2.2翻译优化与错误处理机制 130
7.2.3Prompt设计与多轮交互实现 131
7.3代码实现与智能体集成：从开发到部署的全流程 133
7.3.1开发环境配置与API集成 134
7.3.2翻译系统的代码实现与模块测试 135
7.3.3智能翻译系统的部署与优化 144
7.4本章小结 149
7.5思考题 150
第3部分智能体深度开发
第8章秒回邮件：智能邮件助理 153
8.1需求分析：邮件助手的核心功能与用户痛点 153
8.1.1任务分类与优先级排序的需求分析 153
8.1.2用户需求的多样化与场景适应性设计 154
8.2实现多任务邮件管理的技术架构 157
8.2.1异步任务队列与高并发处理架构设计 157
8.2.2邮件分类与存储结构的优化设计 158
8.2.3API接口与邮件服务器的无缝集成设计 160
8.2.4多用户管理与权限控制的实现架构 161
8.3集成LLM处理自然语言邮件回复 163
8.3.1LLM在多轮对话中的语境保持 163
8.3.2个性化与情感分析在邮件回复中的应用 163
8.3.3模板化与自定义语句生成的实现设计 164
8.3.4错误处理与异常情况的回复策略 167
8.4个性化优化：学习用户风格的邮件写作 168
8.4.1用户行为追踪与语言模型的训练优化 168
8.4.2自适应个性化邮件模板的设计与实现 170
8.5本章小结 176
8.6思考题 176
第9章未来招聘官：智能面试助手 178
9.1面向招聘的需求分析与系统设计 178
9.1.1招聘流程的模块化拆解与系统目标设定 178
9.1.2系统架构设计与任务调度策略 179
9.1.3用户管理与权限控制机制的实现 181
9.2NLP在简历解析与匹配中的应用 184
9.2.1简历解析算法与文本结构化处理 184
9.2.2岗位需求分析与简历的精准匹配 189
9.3面试中的情感与行为分析 191
9.4自动化评估与生成候选人的评价报告 194
9.5本章小结 198
9.6思考题 198
第10章个性化推送：智能推荐系统 200
10.1推荐系统的需求分析与数据来源 200
10.1.1用户行为数据的采集与分析策略 200
10.1.2推荐系统中的特征工程与数据标注 202
10.2协同过滤与内容推荐算法的应用 205
10.2.1基于用户和物品的协同过滤算法 206
10.2.2基于内容的推荐算法实现 210
10.2.3混合推荐系统的设计与实现 211
10.2.4算法优化与模型训练 217
10.3本章小结 220
10.4思考题 220
第11章专业撰稿人：智能写作助手 222
11.1需求分析与功能设计 222
11.1.1内容生成的应用场景与需求挖掘 222
11.1.2多语言支持与语义校准的必要性 224
11.1.3个性化写作与用户偏好定制 227
11.2模块设计与核心算法：搭建智能写作系统的逻辑框架 230
11.2.1内容生成与续写算法的实现原理 230
11.2.2多轮交互与上下文保持策略 233
11.3代码实现与系统部署 237
11.3.1智能写作系统的核心代码实现 237
11.3.2API集成与功能扩展方案 240
11.3.3系统部署与性能优化 243
11.4本章小结 246
11.5思考题 247
第12章电商好帮手：智能在线客服 248
12.1用户需求与功能设计 248
12.1.1电商平台用户的主要需求与痛点分析 248
12.1.2智能客服的核心功能规划与模块设计 249
12.1.3用户交互方式与多渠道集成方案 252
12.2核心算法与自然语言处理：智能客服的技术架构 255
12.2.1意图识别与对话管理：智能客服的基础逻辑 256
12.2.2多轮对话与上下文保持：实现连贯的用户交互 260
12.2.3算法与工具选型：自然语言处理与推荐系统的集成 263
12.3从代码实现到系统部署：打造可扩展的智能客服智能体 266
12.3.1核心代码实现与模块集成 267
12.3.2系统测试与性能优化策略 270
12.3.3系统部署与优化：将智能客服智能体投入实际应用 273
12.4本章小结 277
12.5思考题 277
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