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| 編輯推薦： |
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本书立足于大模型时代的潮头，旨在带领读者深入探索智能体的奥秘。在这场探索之旅中，本书将从大模型的发展历程、关键技术要素，到智能体的构建、应用与优化策略，逐一揭开其神秘的面纱。与此同时，本书也详细介绍了主流的算法框架，为读者提供了一个全面理解智能体发展脉络和实践精髓的窗口。
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| 內容簡介： |
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”本书以大模型为背景，揭示了智能体在多个领域的应用与实践。全书围绕大模型技术和智能体的构建、优化和应用，展开了一场通俗易懂的智能体探索之旅。书中详述了主流算法框架，助力读者全面把握智能体的发展和实践要点。 全书共8章，分为入门篇、技术篇和实践篇。入门篇（第1章和第2章）详述了智能体的理论基础；技术篇（第3章和第4章）讨论了智能体通用框架和优化策略；实践篇（第5~8章）展示了智能体在内容创作、娱乐创意、财务、交通运输和科研等领域的应用。每章均配有案例和操作步骤，便于读者快速学习智能体的构建和使用。 本书紧贴热点，适合对大模型和智能体感兴趣的读者。配套资源丰富，包括代码、视频等，助力读者深入理解。同时，本书也可作为高等院校和培训机构的参考书。 ”
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| 關於作者： |
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王瑞平，武汉科技大学博士，华中科技大学博士后，远光研究院人工智能实验室博士后研究员，IEEE Senior Member，武汉科技大学硕士生导师，SCI期刊审稿人。研究领域包括生成式人工智能、自然语言处理、图像处理、计算机视觉和机器视觉等；参与了国家自然科学基金和珠海市产学研合作项目。以第一作者发表包括SCI在内的学术论文10余篇，以第一发明人申请并授权专利20余项。
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| 目錄：
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教学课件（PPT）
本书源码
入门篇
第1章未来已来： 大模型时代（65min）
1.1什么是大语言模型
1.2大模型的发展历程
1.3关键技术要素
1.3.1模型架构： Transformer的奥秘
1.3.2预训练策略： 从无监督到强大的语言表示
1.3.3微调技术： 从通用到专业
1.3.4硬件与并行计算： 加速大规模训练
1.4核心价值
1.4.1知识涌现： 大模型的自主学习与创造
1.4.2智能决策支持： 大模型的行业实践与挑战
1.5相关技术或方法
1.5.1增量预训练
1.5.2微调
1.5.3大模型检索增强生成
1.5.4基于大模型的智能体
1.6本章小结
第2章认识智能体（43min）
2.1智能体简介
2.2从第1个智能体到大模型时代的智能体
2.2.1智能体不是大模型时代的产物
2.2.2大模型为智能体赋予了新的生命力
2.3智能体的核心功能模块
2.3.1LLM： 智能体的大脑
2.3.2Memory： 智能体的记忆区间
2.3.3Perception： 智能体的五官
2.3.4Action： 智能体的四肢和工具
2.3.5Planning： 智能体的核心规划系统
2.4主要的智能体框架介绍
2.4.1AutoGPT： AI自主性探索的集大成者
2.4.2FastGPT和DBGPT： 以工作流编排构建智能体
2.4.3ModelScopeAgent： 柔性的工具定制方法
2.5本章小结
技术篇
第3章初识ModelScopeAgent（27min）
3.1ModelScopeAgent简介
3.1.1什么是ModelScopeAgent
3.1.2为什么选择ModelScopeAgent
3.1.3SingleAgent： 单智能体
3.1.4MultiAgent： 多智能体
3.2主要模块及参数配置
3.2.1ModelScopeAgent的组成模块
3.2.2配置参数
3.2.3可直接调用的工具
3.3手把手教你搭建ModelScopeAgent应用环境
3.3.1准备工作
3.3.2几种推荐的安装方式
3.3.3配置大模型API
3.4本章小结
第4章智能体优化策略（86min）
4.1提升智能体的学识： 继续预训练
4.1.1预训练概述
4.1.2继续预训练
4.1.3继续预训练的价值和面临的挑战
4.1.4开始一个继续预训练
4.2规范思考逻辑和表达习惯： 微调
4.2.1微调的价值
4.2.2微调所面临的挑战
4.2.3微调与继续预训练的差异
4.2.4开始一个面向大模型的微调
4.3树立是非观： 人类反馈强化学习
4.3.1什么是人类反馈强化学习
4.3.2人类反馈强化学习在大模型中的应用
4.3.3人类反馈强化学习的优势
4.3.4面临的挑战与未来的发展方向
4.3.5开启一轮人类反馈强化学习的过程
4.4增强应用实践能力： 提示工程
4.4.1提示工程的关键要素
4.4.2提示工程的具体应用
4.5本章小结
实践篇
第5章内容创作与编辑领域的应用（59min）
5.1智能写作助手
5.1.1高效内容生成
5.1.2创意灵感激发
5.1.3文本编辑与优化
5.2高效新闻生成
5.2.1实时新闻摘要
5.2.2数据驱动的报道生成
5.3内容审核与推荐
5.3.1内容自动审核
5.3.2智能标签与分类
5.3.3用户偏好分析
5.4场景翻译与风格迁移
5.4.1剧本创作
5.4.2风格迁移
5.5本章小结
第6章娱乐创意领域的应用（29min）
6.1图像生成与重绘
6.1.1创意图像生成
6.1.2人像风格重绘
6.1.3Cosplay动漫人物生成
6.1.4图像背景生成
6.1.5涂鸦作画
6.1.6艺术字生成
6.2智能语音合成与解析
6.2.1语音合成
6.2.2语音识别
6.2.3创作属于你自己的音乐
6.3创意视频生成
6.4本章小结
第7章财务、交通运输及科研领域的应用（33min）
7.1财务分析报告撰写
7.1.1文件的创建、写入、读取和删除
7.1.2跨文件操作
7.1.3扩写、续写和润色财务分析报告
7.2交通知识库构建
7.3智能体在科研领域的应用
7.3.1代码生成
7.3.2代码解释
7.3.3代码优化
7.4本章小结
第8章基于多智能体构建的群体型应用（40min）
8.1协同开发平台： 算法开发新思路
8.2灵动交互空间： 人机互动新体验
8.2.1场景1： 取经路上诗词趣
8.2.2场景2： 智慧教辅课堂
8.3智能交通调度： 交通管理新方案
8.4虚拟艺术舞台： 相声表演新形态
8.5本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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未来已来，在这个数据驱动的时代，人工智能技术正以前所未有的速度融入我们的日常生活。大模型的兴起无疑加速了这一变革的步伐。作为一名人工智能领域的实践者，笔者亲历了从传统机器学习到深度学习，再到如今大模型时代的跃迁。大模型的出现，不仅重塑了我们对于智能的理解，更为各行各业带来了颠覆性的发展机遇。
以大模型为核心的智能体，因其广泛的适用性和与场景的强兼容性，必将成为这波浪潮中一颗耀眼的明珠。它们将在医疗、教育、金融、交通等多个领域发挥关键作用，助力人类解决复杂问题，提高工作效率，甚至在一些领域实现超越人类智能的突破。这些智能体将不再是简单的工具，而是生活中的伙伴，它们能够理解人类需求，预测我们的行为，为我们提供更加个性化、精准的服务。
同时，我们也应清醒地认识到，大模型的发展带来的不仅是机遇，还有一系列挑战和伦理问题。如何确保智能体的决策透明、公平、可解释，如何保护个人隐私和数据安全，如何避免潜在的滥用风险，这些都是我们必须严肃对待并努力解决的问题。未来已来，我们不仅要迎接智能时代，更要以负责任的态度去塑造它，确保科技进步真正惠及每个人。当然，这些挑战同时也是机遇，等待着这个时代的参与者去探索与解决。
本书立足于大模型时代的潮头，旨在带领读者深入探索智能体的奥秘。在这场探索之旅中，我们将从大模型的发展历程、关键技术要素，到智能体的构建、应用与优化策略，逐一揭开其神秘的面纱。与此同时，本书也详细介绍了主流的算法框架，为读者提供了一个全面理解智能体发展脉络和实践精髓的窗口。
本书主要内容
第1章主要介绍大模型及其发展历程。通过了解大模型的关键技术要素，包括模型架构、预训练策略、微调技术及硬件与并行计算的重要性，读者将掌握大模型的发展脉络。同时，本章将探讨大模型的核心价值，包括知识涌现和智能决策支持，以及相关技术或方法，如增量预训练、微调、大模型检索增强生成和基于大模型的智能体等，为后续的实践奠定基础。
第2章介绍智能体的基本概念，并探讨从第1个智能体到大模型时代智能体的演变。智能体的核心功能模块将被详细剖析，同时，读者将了解到主要的智能体框架及其应用。
第3章介绍ModelScopeAgent主要模块及参数配置，并手把手教你搭建应用环境。通过本章的学习，读者将能够搭建自己的智能体应用环境。
第4章介绍智能体的优化策略，包括继续预训练、微调、人类反馈强化学习和提示工程等。通过这些策略，智能体的学识、思考逻辑和表达习惯将得到提高与改进，其在实际应用场景中的能力也会得到提升。
第5章探讨智能体在内容创作与编辑领域的应用，包括智能写作助手、高效新闻生成、内容审核与推荐及场景翻译与风格迁移。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的具体应用和价值，同时通过这些实践案例，读者将掌握提示工程在智能体构建中的妙用。
第6章介绍智能体在娱乐创意领域的应用，包括图像生成与重绘、智能语音合成与解析及创意视频生成。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的创新应用，同时通过实践案例，读者将掌握官方提供的工具的使用方法。
第7章介绍智能体在财务、交通运输及科研领域的应用，包括财务分析报告撰写、交通知识库构建及智能体在科研领域的应用。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的具体应用和价值，同时通过案例实践，读者将掌握自主设计和构建智能体工具的方法和逻辑。
第8章介绍基于多智能体构建的群体型应用，包括协同开发平台、灵动交互空间、智能交通调度和虚拟艺术舞台。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的创新应用，同时通过案例实践，读者将掌握多智能体的构建方法和逻辑。
阅读建议
本书适合对大模型和智能体感兴趣的读者，无论是初学者还是有经验的开发者都能在本书中找到有价值的点。对于初学者，建议按照章节顺序，由浅入深地进行学习，逐步构建自己的知识体系。对于有经验的开发者，特别是资深算法工程师和研究员，可以挑选自己感兴趣的章节进行深入研究，以拓宽视野，提升技能。
在阅读过程中，建议读者结合书中的案例进行实践，亲自动手操作能够更好地理解和掌握书中的知识点。同时，本书提供了丰富的代码示例和配套资源，帮助读者更好地自学和实战。
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致谢
感谢家人，在写作的过程中对我的大力支持并分担压力； 感谢时代，为我们提供了一个舞台，让我们能够尽情地展示自己。
由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者见谅，并提宝贵意见。
王瑞平
2025年2月
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