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內(nèi)容簡介

　　隨著大語言模型的日益火爆，各行各業(yè)都想把AI（人工智能）接入自己的業(yè)務場景，但是只依靠語言大模型就能解決業(yè)務場景的實際需求嗎？要想真正把AI 落地肯定少不了要結(jié)合自己業(yè)務場景的數(shù)據(jù)，定制AI 所承擔的角色，給它配置上需要使用的工具并按照標準化的流程辦事。那么這些操作就可以使用本書講述的Agent（智能體）來實現(xiàn)。本書使用通俗的語言講解智能體各核心組件的構(gòu)建原理與應用流程，基于主流智能體框架（Coze、AutoGenStudio）進行案例應用實踐，全流程解讀如何基于實際業(yè)務場景打造專屬智能體。為了使讀者將Agent 應用在自己的私有化場景中進行落地應用，本書還講解了如何微調(diào)本地大語言模型并將本地大語言模型與智能體結(jié)合，從而打造你的私有助理。

作者簡介

　　唐宇迪，華東理工大學博士，精通機器學習算法，主攻計算機視覺方向，著有《跟著迪哥學Python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)》一書，線上選課學員超過30萬人，累計開發(fā)課程50余門，覆蓋人工智能的各個熱門方向。聯(lián)通、移動、中信等公司的特邀企業(yè)培訓導師，開展線下與直播培訓百余場，具有豐富的授課經(jīng)驗。課程通俗易懂，擅長通過接地氣的方式講解復雜的算法問題。尹澤明，北京郵電大學博士，多年來致力于人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術的創(chuàng)新應用，曾主持過電信運營企業(yè)全國集中智能客服系統(tǒng)和基于區(qū)塊鏈的身份認證系統(tǒng)的建設和運營工作，率先嘗試和推動ASR、NLP、RPA等技術在面向公眾用戶和政企客戶服務場景中的應用。

圖書目錄

目錄
第1 章 Agent 架構(gòu)與應用 ............................................................................................ 1
1.1 初識Agent .......................................................................................................................... 1
1.1.1 感知能力 ................................................................................................................. 2
1.1.2 思考能力 ................................................................................................................. 2
1.1.3 動作能力 ................................................................................................................. 3
1.1.4 記憶能力 ................................................................................................................. 4
1.2 Agent 框架 .......................................................................................................................... 5
1.2.1 Agent 框架理念 ...................................................................................................... 5
1.2.2 常用Agent 框架 ..................................................................................................... 6
1.3 Multi-Agent 多角色協(xié)作 .................................................................................................. 12
1.3.1 SOP 拆解 ............................................................................................................... 12
1.3.2 角色扮演 ............................................................................................................... 13
1.3.3 反饋迭代 ............................................................................................................... 13
1.3.4 監(jiān)督控制 ............................................................................................................... 13
1.3.5 實例說明 ............................................................................................................... 14
1.4 Agent 應用分析 ................................................................................................................ 16
1.4.1 Agent 自身場景落地 ............................................................................................ 16
1.4.2 Agent 結(jié)合RPA 場景落地 ................................................................................... 19
1.4.3 Agent 多態(tài)具身機器人 ........................................................................................ 25
?O AI Agent 應用與項目實踐
第2 章使用Coze 打造專屬Agent ............................................................................ 29
2.1 Coze 平臺 ......................................................................................................................... 29
2.1.1 Coze 平臺的優(yōu)勢 .................................................................................................. 29
2.1.2 Coze 平臺界面 ...................................................................................................... 30
2.1.3 Coze 平臺的功能模塊 .......................................................................................... 33
2.2 Agent 的實現(xiàn)流程 ............................................................................................................ 34
2.2.1 Agent 需求分析 .................................................................................................... 34
2.2.2 Agent 架構(gòu)設計 .................................................................................................... 35
2.3 使用Coze 平臺打造專屬的NBA 新聞助手 .................................................................. 35
2.3.1 需求分析與設計思路制定 ................................................................................... 35
2.3.2 NBA 新聞助手的實現(xiàn)與測試 .............................................................................. 36
2.4 使用Coze 平臺打造小紅書文案助手 ............................................................................. 55
2.4.1 需求分析與設計思路制定 ................................................................................... 55
2.4.2 小紅書文案助手的實現(xiàn)與測試 ........................................................................... 55
2.5 小結(jié) ................................................................................................................................. 70
第3 章打造專屬領域的客服聊天機器人 .................................................................... 71
3.1 客服聊天機器人概述 ....................................................................................................... 71
3.1.1 客服聊天機器人價值簡介 ................................................................................... 71
3.1.2 客服聊天機器人研發(fā)工具 ................................................................................... 72
3.2 AI 課程客服聊天機器人總體架構(gòu) ................................................................................. 74
3.2.1 前端功能設計 ....................................................................................................... 76
3.2.2 后端功能設計 ....................................................................................................... 78
3.3 AI 課程客服聊天機器人應用實例 ................................................................................. 86
第4 章 AutoGen 智能體開發(fā)框架實踐 ....................................................................... 88
4.1 AutoGen 開發(fā)環(huán)境 ........................................................................................................... 89
4.1.1 Anaconda ............................................................................................................... 89
4.1.2 PyCharm ................................................................................................................ 89
4.1.3 AutoGen Studio ..................................................................................................... 89
4.2 AutoGen Studio 案例 ....................................................................................................... 91
4.2.1 案例介紹 ............................................................................................................... 91
4.2.2 AutoGen Studio 模型配置 .................................................................................... 91
4.2.3 AutoGen Studio 技能配置 .................................................................................... 95
4.2.4 AutoGen Studio 本地化配置 .............................................................................. 117
第5 章生成式代理——以斯坦福AI 小鎮(zhèn)為例 ......................................................... 131
5.1 生成式代理簡介 ............................................................................................................ 131
5.2 斯坦福AI 小鎮(zhèn)項目簡介 .............................................................................................. 133
5.2.1 斯坦福AI 小鎮(zhèn)項目背景 ................................................................................... 133
5.2.2 斯坦福AI 小鎮(zhèn)設計原理 ................................................................................... 133
5.2.3 斯坦福AI 小鎮(zhèn)典型情景 ................................................................................... 134
5.2.4 交互體驗 ............................................................................................................. 135
5.2.5 技術實現(xiàn) ............................................................................................................. 136
5.2.6 社會影響 ............................................................................................................. 138
5.3 斯坦福AI 小鎮(zhèn)體驗 ...................................................................................................... 139
5.3.1 資源準備 ...