建構代理式人工智慧系統｜打造能推理、規劃和適應的智慧自主AI代理 (1版)

推薦： Matthew R. Scott，Minset.ai技術長 Dr. Alex Acero，美國國家工程院院士、IEEE Fellow 建構代理式人工智慧系統 這本全方位指南將帶領讀者深入探索AI自主性的未來，學習如何設計與部署能夠運用生成式人工智慧（GenAI）進行規劃、推理與行動的自主AI代理。本書由制定全球AI標準並打造企業級解決方案的頂尖AI架構師與專家撰寫，內容涵蓋代理式系統的基礎知識，詳細說明AI代理如何自主運作、制定決策，並善用工具來完成複雜任務。 本書從生成式AI與代理式架構的基礎談起，探索決策制定框架、自我改進機制與適應性。書中涵蓋多步驟規劃、工具整合等進階設計技術，以及適用於可擴展AI代理的協調者－工作者－委派者方法。 除了設計層面，本書也探討信任、安全與倫理等關鍵議題，確保AI系統符合人類價值觀並透明運作。書中將透過真實案例，說明代理式AI如何變革自動化、金融與醫療保健等產業。透過深入剖析AI框架、提示工程與多代理協作，本書將協助你打造新世代的適應性、可擴展AI代理，使其超越單純的任務執行，並在極少人為干預下自主行動。 你將學到： *掌握生成式AI與代理式系統的核心原則 *理解AI代理如何在動態環境中運作、推理與適應 *讓AI代理能分析自身行動並靈活應變 *實作能讓AI代理運用外部工具並規劃複雜任務的系統 *運用方法提升AI的透明度、當責性與可靠性 *探索AI代理在各產業的實際應用案例

Part 1 生成式AI與代理式系統的基礎 CHAPTER 1 生成式AI基礎 生成式AI簡介 生成式AI模型的類型 生成式AI的應用 生成式AI的挑戰和限制 總結 問題 答案 延伸閱讀 參考文獻 CHAPTER 2 代理式系統的原則 技術需求 了解自治、代理能力和自主性 探討智慧代理及其特性 探索代理式系統的架構 認識多代理系統 總結 問題 答案 CHAPTER 3 智慧代理的基本元件 技術需求 智慧代理的知識表示法 智慧代理中的推理 適應性代理的學習機制 代理式系統的決策與規劃 透過生成式AI提升代理能力 總結 問題 答案 Part 2 設計與實作以生成式AI為基礎的代理 CHAPTER 4 代理的反思與自省 技術需求 反思對代理的重要性 智慧代理的自省 實作反思能力 使用案例和範例 總結 問題 答案 CHAPTER 5 AI代理的工具使用與規劃能力 技術需求 理解代理中工具使用的概念 代理的規劃演算法 整合工具使用與規劃 探索實務實作 總結 問題 答案 CHAPTER 6 探索協調者、工作者與委派者方法 技術需求 了解CWD模型 透過角色分配設計代理 代理之間的溝通與合作 在生成式人工智慧系統中實作CWD方法 總結 問題 答案 CHAPTER 7 有效的代理式系統設計技術 技術需求 代理的針對性系統提示和指令 狀態空間與環境建模 代理記憶架構與上下文管理 代理工作流程中的序列與平行處理 總結 問題 答案 Part 3 信任、安全、倫理與應用 CHAPTER 8 建立對生成式AI系統的信任 技術需求 信任在AI中的重要性 建立信任的技術 實作透明度與可解釋性 處理不確定性與偏差 總結 問題 答案 CHAPTER 9 管理安全與倫理考量 了解潛在風險與挑戰 確保安全且負責任的人工智慧 探索倫理指南與框架 處理隱私與安全性問題 總結 問題 答案 CHAPTER 10 常見使用案例與應用 創意與藝術應用 自然語言處理與對話代理 機器人技術與自主系統 決策支援與最佳化 總結 問題 答案 CHAPTER 11 結論與未來展望 關鍵概念回顧 新興趨勢與研究方向 人工通用智慧 挑戰與機會 總結