文末送書///第一本給程式設計師看的AI Agent圖書上市了!

AI Agent火爆到什麽程度？

OpenAI創始人阿特曼預測， 未來各行各業，每一個人都可以擁有一個AI Agent ；比爾·蓋茲在2023年層預言： AI Agent將徹底改變人機互動方式，並顛覆整個軟體行業 ；吳恩達教授在AI Ascent 2024演講中高贊： AI Agent是一個令人興奮的趨勢 ，所有從事AI開發的人都應該關註。而國內的各科技巨頭也紛紛布局AI Agent平台，如：釘釘的AI PaaS、百度智慧雲千帆大模型平台等等。

Agent 是未來最重要的智慧化工具。對於程式設計師來說，是時候將目光轉向大模型的套用開發了， 率先搶占AI的下一個風口AI Agent 。

小異帶來一本新書 【大模型套用開發 動手做 AI Agent】， 這本書由【GPT圖解】的作者黃佳老師創作，從0到1手把手教你做AI Agent。現在下單享受5折特惠！

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有這樣一本秘籍在手，程式設計師們這下放心了吧，讓我們先來揭開 Agent 的神秘面紗。

AI Agent 面面觀

先對 Agent 下一個定義：Agent 是一個具有一定程度自主性的人工智慧系統。更進一步說，Agent 是一個能夠感知環境、做出決策並采取行動的系統。

Agent 具有四大特性：

· 自主性： Agent 能夠根據自身的知識和經驗，獨立做出決策和采取行動。

· 適應力： Agent 能夠學習和適應環境，不斷提高自己的能力。

· 互動性： Agent 能夠與人類進行互動，提供資訊和服務。

· 功能性： Agent 可以在特定領域內執行特定的任務。

要從技術上實作上述特性，Agent 通常需要包含四大核心元件。感知器用來收集環境資訊；知識庫儲存和管理有關環境和自身狀態的資訊；決策引擎分析感知的資訊，做出決策；執行器在環境中采取行動。

那麽，我們在開發 Agent 時要遵循哪些原則才能收效最佳呢？本書作者引據儒家經典的「博學之，審問之，慎思之，明辨之，篤行之」。 在經過引申之後，為我們闡述了 Agent 方法論。

博學：海納百川，基於海量數據的訓練。

審問：接受清晰明確的指令，即有效的提示工程。

慎思：在精巧設計的模式下認知，配置 CoT、ToT、ReAct 等思維框架。

明辨：明確地遵循人類道德規範，透過指令微調和價值對齊來確保AI安全無害。

篤行：借助 ToolCalls 和 Function Calling 等技術工具與外界互動。

將傳統文化中的哲理與現代科技前沿結合，碰撞出智慧的火花，這對處於萌芽階段的 Agent 技術來說，是十分珍貴的思考。Agent 市場潛力巨大，但目前相關技術資料分散，本書將多項 AI 技術和工具整合到一起，為 Agent 開發提供系統性指導。

作者 黃佳 ，筆名咖哥，現任新加坡科技研究局人工智慧研究員，他在 NLP、大模型、AI in MedTech、AI in FinTech 等領域積累了豐富的計畫經驗。他還著有【GPT圖解：大模型是怎樣構建的】【零基礎學機器學習】【數據分析咖哥十話：從思維到實踐促進營運增長】等圖書。

在黃佳的書中，他總是以「咖哥」這個角色引出討論，再以妙趣橫生的方式講解復雜的技術。這是因為他樂於保持好奇心、擁抱變化、持續學習，希望借助AI的「慧眼」和「註意力」來觀察世界，並以輕松幽默的方式分享知識，收獲本真的快樂。

現在，讓咖哥帶著我們動手玩轉 Agent 開發吧。

動手玩轉 AI Agent

對於構建 Agent 來說，目前業界已經具備技術基礎，包括大模型和 AIGC 模型、人工智慧套用開發框架和工具、軟體平台、豐富的數據等。只要結合具體的業務場景，將現有技術進行整合，就能開發出滿足需求的 Agent。

本書按照「基礎知識——技術工具——計畫實戰」三部份來組織內容，幫助讀者從理論學習推進到動手實際操作。

基礎知識

這部份先是定義了 Agent 的概念，然後說明大模型對於 Agent 的重要程度如同大腦，這是 Agent 進行理解和決策的基礎。還對 Agent 的四大特性與四大核心元件進行介紹。

書中提到 Agent 可用於自動化辦公、客戶服務、個人化推薦、醫療保健等領域，將會帶來新的商業模式和變革。

技術工具

書中介紹了 Agent 架構的四大要素，分別是規劃、記憶、工具、執行。重點介紹了當前流行的 ReAct 框架。詳細說明了以下技術工具的使用方法。

· OpenAI API 以及 OpenAI Assistants： 用於呼叫包含 GPT-4 模型 和 DALL·E 3 模型在內的眾多人工智慧模型。

· LangChain： 開源框架，專門用於構建和開發由大型語言模型驅動的應用程式，其中包含對 ReAct 框架的封裝和實作。

· LlamaIndex： 開源框架，用於幫助管理和檢索非結構化數據，利用大模型的能力和 Agent 框架來提加文本檢索的準確性、效率和智慧程度。

Agent 透過介面連線大模型，獲得生成內容、語言理解、決策支持能力，再透過外部工具執行復雜任務，或者與環境互動。

計畫實戰

工具都會用之後，這部份要講的就是怎樣做出成功的套用，書中詳細解析了 7 個計畫的實戰。

· Agent 1：自動化辦公計畫，透過 Assistants API 和 DALL·E 3 模型創作 PPT。

· Agent 2：多功能選擇的引擎，透過 Function Calling 呼叫函式。

· Agent 3：推理與行動的協同，透過 LangChain 中的 ReAct 框架實作自動定價。

· Agent 4：計劃和執行的解耦，透過 LangChain 中的 Play-and-Execute 實作智慧排程庫存。

· Agent 5：知識的提取與整合，透過 LlamaIndex 實作檢索增強生成 Agent。

· Agent 6：GitHub 的網紅聚落，AutoGPT、BabyAGI 和 CAMEL。

· Agent 7：多 Agent 框架，AutoGen 和 MetaGPT。

本書兼具理論與實踐，讀者可以輕松入門，快速掌握 AI Agent 的開發方法。

結語

自從 ChatGPT 誕生以來，大模型技術在業界可謂炙手可熱，人們從最初的驚嘆到現在廣泛套用，而人工智慧的下一個引爆點很有可能就是 AI Agent。

【大模型套用開發：動手做 AI Agent】從零基礎出發，介紹了 Agent 的定義、特性與技術架構，還對構建 Agent 的 AI 技術工具進行了詳細講解，最後以 7 個實戰計畫展示了 Agent 開發的方法。

本書的一大特點是 站在技術前沿，結合當下實際需要，提出了一套 Agent 開發的系統性方法論 。這在業界具有開創性意義，作者也希望讀者透過這本書開啟對人工智慧套用開發的探索。

實戰性強 是本書另一大特點，7 個實戰計畫覆蓋了 Agent 開發的多個方面。讀者如果在實際工作中遇到困難，都可以在案例中得到啟發，或者直接找到解決方案。

在這本書裏，我們又見到咖哥和搭檔小雪，在輕松幽默的對話中，將各種原理和概念娓娓道來，生動形象地解釋了復雜的技術實作過程。即使是講前沿的 AI 技術，讀者也會覺得非常有趣。

本書適合想要轉型的程式設計師、意欲投身 AI 領域的專業研究人員閱讀。對 Agent 技術感興趣的技術愛好者、企業負責人、高等院校師生也都可以從本書中有所收獲。

【大模型套用開發：動手做 AI Agent】 為我們提供了一個千載難逢的良機，抓住這個機會，成為時代的領航者吧！

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