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  • 正版新书]大模型项目实战 Agent开发与应用高强文 著97871117773
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    • 作者: 高强文 著著 | 高强文 著编 | 高强文 著译 | 高强文 著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-04-01
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    • 作者: 高强文 著著| 高强文 著编| 高强文 著译| 高强文 著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2025-03-10
    • 字数:244000
    • 页数:228
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111777335
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 高强文 著
  • 著: 高强文 著
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 89
  • ISBN: 9787111777335
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2025-03-10
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2025-04-01
  • 页数: 228
  • 外部编号: 庄村28510
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 前言

    基础篇

    第1章Agent基础知识2

    1.1Agent的概念2

    1.2Agent的发展历程3

    1.2.1Agent起源3

    1.2.2将Agent引入AI领域4

    1.2.3Agent技术进化与理论完善5

    1.2.4Agent的深度学习应用5

    1.2.5基于LLM的Agent6

    1.3常用的Agent开源技术及分类6

    1.4Agent主要组件10

    1.4.1大语言模型11

    1.4.2规划组件12

    1.4.3记忆组件15

    1.4.4工具组件15

    1.4.5行动组件16

    第2章Agent应用与开发环境搭建17

    ……

    高强文
    资深AI技术专家与项目导师。作为数字技术正高级工程师,专注于人工智能大语言模型应用开发、开源社区开发与运营。
    AI领域创业先锋,宁夏回族自治区劳动模范。现任互链高科(北京)技术发展有限公司总经理,银川方达电子系统工程有限公司董事长。20多年来,一直从事信息化、人工智能等产品研发与管理工作。
    近年来积极投身于开源事业,开发运营aliendao.cn、gitclone.com和opendao.cn等开源社区,在GitHub上贡献了20多个开源代码库。著有《大模型项目实战:多领域智能应用开发》,旨在为开发者提供AI技术实践指导。

    (1)实力派作者,洞察读者实际需求:作者既是资深AI技术专家,也是经验丰富的项目导师,深谙行业动态和读者需求。本书融合了作者的实践经验、培训反馈与官方资源,提供了一套快速上手、实用高效的指导方案。
    (2)翔实内容,降低开发门槛:本书采用开源框架,降低选型成本。书中深入剖析AI Agent的核心原理及15种主流框架,并通过10个不同领域的实例详细讲解实战技巧,操作步骤细致、源代码完整,助力读者迅速掌握关键技术。
    (3)贴近实际,满足职场与创业需求:这是一本面向初中级读者的Agent学习指南,覆盖职场应用与创业项目的实际场景,帮助Agent使用者和开发者实现定制化开发,切实满足多样化的行业需求。

    这是一本面向初中级读者的Agent学习指南,作者既是资深的AI技术专家,又是经验丰富的项目导师,融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源,为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。
    本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧,分为三篇:
    ?基础篇(1~2章) 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。
    ?应用篇(3~6章) 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类,通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型,详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。
    ?开发篇(7~16章) 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面,以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础,针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面,通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外,对基于CogVLM2的多模态模型应用开发,也提供详细的案例演示。

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