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書名: 動手做AI Agent:LLM應用開發實戰力 (1版)
作者: 黃佳
譯者: 温榮弘
版次: 1
ISBN: 9786264250900
出版社: 碁峰資訊
出版日期: 2025/07
頁數: 376
定價: 650
折扣: 8.5
售價: 553
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【簡介】   想打造自己的AI助手,卻不知道從何開始?    用最熱門的LLM技術,打造真正會思考、會執行任務的AI Agent。    從零開始也不怕,帶你完整實作七種不同任務的AI應用,掌握開發實戰與最新技術趨勢!    準備好和AI Agent一起開啟智慧新時代了嗎?    本書將帶你深入探索AI Agent的開發關鍵。    從技術框架、開發工具到應用趨勢,通通幫你整理到位。    打造能聽懂人話、會主動幫你解決問題的超強AI夥伴!    從GPT-4到LangChain、LlamaIndex、MetaGPT,一步步做出真正「會理解、會規劃、會執行任務」的智慧型AI Agent。    書中以中小企業需求為場景,帶領讀者從零開始打造七種強大實用的AI應用,包括智慧排程、辦公自動化、知識整合、RAG、……等熱門任務。    不論你是工程師、研究人員、產品PM,還是AI新手,只要對AI Agent有興趣,都能在本書中找到清晰的技術架構與實用的開發步驟。    全書實作導向,讓AI不只聊天,更能主動幫你工作!    人工智慧時代,一種全新的技術——Agent正在崛起。    這是一種能夠理解自然語言並生成對應回覆,並且執行具體行動的人工智慧體,它不僅是內容生成工具,更是串聯複雜任務的關鍵樞紐。    本書將探索Agent的奧祕,內容包括從技術框架到開發工具,從實際操作專案到第一線發展,在帶著讀者動手打造7個功能強大Agent的同時,深入解析Agent的設計與實作,最後並展望Agent的發展性和未來趨勢。    適合對Agent技術感興趣或致力於該領域的研究人員、開發人員、產品經理或公司負責人,以及大專院校的相關領域師生。      內容以兩位虛擬角色互動的方式,帶領讀者進入極富趣味的Agent開發之旅,零距離接觸GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex 和MetaGPT 等關鍵技術,在辦公自動化、智慧排程、知識整合以及檢索增強生成(RAG)等領域,親身體會Agent的非凡表現,並攜手開啟AI時代的無限可能!  本書特色   .從零開發AI Agent,人人都能輕鬆上手    .詳解LLM×Agent的技術架構與開發流程    .精選熱門技術GPT-4、LangChain、LlamaIndex一次掌握    .七大實戰應用任務,涵蓋智慧排程、RAG、文件處理等    .對應企業需求,實作情境貼近真實工作場景 【目錄】 前言  第1章 何謂 Agent,為何選擇 Agent  1.1 讓人大開眼界的演講:Life 3.0  1.2 所以,到底 Agent 是什麼?  1.3 Agent 的大腦:大模型的通用推理能力  1.4 Agent 的感知力:語言交互能力和多模態能力  1.5 Agent 的行動力:語言輸出能力和工具使用能力  1.6 Agent 對各行業的效能提升  1.7 Agent 帶來新的商業模式和變革  1.8 小結  第2章 基於大模型的 Agent 技術框架  2.1 Agent 的四大要素  2.2 Agent 的規劃和決策能力  2.3 Agent 的各種記憶機制  2.4 Agent 的核心技能:調用工具  2.5 Agent 的推理引擎:ReAct 框架  2.6 其他 Agent 認知框架  2.7 小結  第3章 OpenAI API、LangChain 和 LlamaIndex  3.1 何謂 OpenAI API  3.2 何謂 LangChain  3.3 何謂 LlamaIndex  3.4 小結  第4章 Agent 1:自動化辦公的實現——透過 Assistants API和 DALL·E3 模型創作 PPT  4.1 OpenAI 公司的 Assistants 是什麼  4.2 不寫程式碼,在Playground 中玩 Assistants  4.3 Assistants API 的簡單範例  4.4 創建一個簡短的虛構 PPT  4.5 小結  第5章 Agent 2:多功能選擇的引擎——透過 Function Calling 調用函數  5.1 OpenAI 中的 Functions  5.2 在 Playground 中定義 Function  5.3 透過 Assistants API 實現 Function Calling  5.4 透過 ChatCompletion API來實現 Tool Calls  5.5 小結  第6章 Agent 3:推理與行動的協同——透過 LangChain 中的 ReAct 框架實現自動定價  6.1 複習ReAct框架  6.2 LangChain 中 ReAct Agent 的實現  6.3 LangChain 中的工具和工具包  6.4 透過 create_react_agent 創建鮮花定價 Agent  6.5 深入 AgentExecutor 的執行機制  6.6 小結  第7章 Agent 4:計劃和執行的解耦——透過 LangChain 中的 Plan-and-Execute 實現智慧排程庫存  7.1 提出 Plan-and-Solve 策略  7.2 LangChain 中的 Plan-and-Execute Agent  7.3 透過 Plan-and-Execute Agent 實現物流管理  7.4 從單 Agent 到多 Agent  7.5 小結  第8章 Agent 5:知識的提取與整合——透過 LlamaIndex 實現檢索增強生成  8.1 何謂檢索增強生成  8.2 RAG 和 Agent  8.3 透過 LlamaIndex 的 ReAct RAG Agent 實現花語祕境財報檢索  8.4 小結  第9章 Agent 6:GitHub 的熱門開發——AutoGPT、BabyAGI 和 CAMEL  9.1 AutoGPT  9.2 BabyAGI  9.3 CAMEL  9.4 小結  第10章 Agent 7:多 Agent 框架——AutoGen 和 MetaGPT  10.1 AutoGen  10.2 MetaGPT  10.3 小結  附錄A 下一代 Agent 的誕生地:科學研究論文中的新思維  參考文獻  後記 創新與變革的交會點

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