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AI AGENT:AI的下一个风口
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AI AGENT:AI的下一个风口 版权信息
- ISBN：9787121474606
- 条形码：9787121474606 ; 978-7-121-47460-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
AI AGENT:AI的下一个风口 本书特色
（1）AI Agent是2024年的热点，本书详述了AI Agent的记忆、规划、工具使用、自主决策、推理能力，介绍了多个成熟的AI Agent应用案例，让你更容易理解AI Agent是什么，以及能给生活和工作带来什么变化。 （2）本书是一本科普书，通俗易懂，没有计算机基础也能轻松看懂，适合所有人读。 （3）周鸿祎、朱啸虎、张家兴、方汉等专家联袂推荐。
AI AGENT:AI的下一个风口 内容简介
本书探讨了AI领域的AI Agent（智能体）和生成式AI的前沿进展，以及这些技术如何重塑我们的生活和工作方式。本书首先回顾了AI技术的演变历程，并强调了智能体的定义及其在客户服务、医疗健康和制造业等领域的广泛应用。本书也对智能体与传统软件进行了对比，分析了智能体的自主性、适应性和协作能力。生成式AI的崛起也被特别提及，其在艺术创作、数据增强等领域的应用被广泛讨论。本书还探讨了智能体在多智能体系统中的协同作用和具身智能的概念，分析了智能体的商业应用，包括企业级应用与任务规划、流程优化等，同时也指出了智能体在数据隐私、安全和伦理方面面临的挑战。*后，本书展望了智能体技术的未来发展，包括与其他优选技术的结合，认为它们将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的进步做出贡献。智能体在未来将与每个人的工作和生活都息息相关。
AI AGENT:AI的下一个风口 目录
第1部分 AI的演进与大模型的兴起
第1章 AI的起源与进化 3
1.1 从桌面应用到云计算 3
1.1.1 桌面应用时代：个人电脑提升个人办公效率 4
1.1.2 互联网应用时代：软件从桌面扩展到网络 5
1.1.3 移动应用时代：软件走进生活 6
1.1.4 云计算与SaaS时代：软件服务化 7
1.2 从早期萌芽到深度学习 9
1.2.1 早期萌芽时代（20世纪50年代—60年代） 9
1.2.2 知识工程时代（20世纪70年代—80年代中期） 10
1.2.3 统计学习时代
（20世纪80年代末—21世纪10年代） 11
1.2.4 深度学习时代（21世纪10年代至今） 12
第2章 大模型时代的AI 14
2.1 生成式AI的崛起 14
2.1.1 图像生成 15
2.1.2 文本生成 16
2.1.3 音频生成 18
2.1.4 生成式AI的发展历程 19
2.1.5 应用与展望 20
2.1.6 总结 21
2.2 大模型时代狂飙猛进 22
2.2.1 语言模型的发展历程 22
2.2.2 LLM的关键技术 24
2.2.3 LLM的典型应用 26
第2部分 大模型驱动的智能体
第3章 什么是智能体 31
3.1 智能体的定义与特点 31
3.1.1 智能体的定义 32
3.1.2 智能体的特征 33
3.1.3 智能体的应用 34
3.1.4 总结 35
3.2 智能体与传统软件的关系 36
3.2.1 智能体与传统软件的区别 36
3.2.2 智能体在软件开发中扮演的角色 38
3.2.3 智能体与传统软件的集成 39
3.2.4 智能体在软件开发中的案例 40
3.2.5 总结 42
3.3 智能体与LLM的关系 43
3.3.1 回顾LLM的神奇之处 43
3.3.2 智能体与LLM的交互 44
3.3.3 智能体与LLM的合作实例 46
3.3.4 智能体与LLM融合中的技术挑战 47
3.3.5 对智能体与LLM合作的展望 48
第4章 智能体的核心技术 50
4.1 NLP 50
4.1.1 NLP核心技术 51
4.1.2 伦理、偏见与技术挑战 52
4.1.3 NLG 54
4.1.4 多模态处理和NLP 55
4.1.5 回顾和展望 56
4.2 从ChatGPT到智能体 57
4.2.1 ChatGPT的特点 58
4.2.2 AI和NLP的演进 59
4.2.3 技术突破与伦理挑战 60
4.3 智能体的五种超能力 61
4.3.1 记忆 61
4.3.2 规划 63
4.3.3 工具使用 64
4.3.4 自主决策 65
4.3.5 推理 67
4.3.6 应用展望 69
第3部分 下一代软件可以不必是软件
第5章 自然语言带来交互革命 73
5.1 从图形用户界面到自然语言的进化 73
5.1.1 交互界面的进化 73
5.1.2 图形用户界面 74
5.1.3 自然语言交互 75
5.1.4 会话界面兴起 77
5.1.5 交互界面的未来 78
5.2 如何改变用户体验 79
5.2.1 用户体验演变 79
5.2.2 自然语言交互崛起 80
5.2.3 未来展望 81
第6章 高度自动化带来生产力革命 83
6.1 人机协同的方法和框架 83
6.1.1 人机协同的重要性 83
6.1.2 人机协同的核心目标 84
6.1.3 人机协同的方法和框架 85
6.1.4 人机协同的典型案例 86
6.1.5 生产力革命 87
6.1.6 未来展望 89
6.2 企业级应用与任务规划 90
6.2.1 企业级应用的需求 90
6.2.2 任务规划的作用 92
6.2.3 企业如何选择工具 92
6.2.4 机遇与挑战 94
6.2.5 未来展望 95
第7章 多智能体系统的未来 96
7.1 单智能体系统与多智能体系统的差异 96
7.1.1 单智能体系统的特点 97
7.1.2 多智能体系统的特点 98
7.1.3 技术进步与分析和比较 99
7.1.4 对企业的影响与未来趋势 101
7.2 模拟真实世界的组织结构与工作流程 102
7.2.1 组织结构模拟 103
7.2.2 工作流程模拟 104
7.2.3 技术进步与实践应用 106
7.2.4 根据模拟结果进行组织结构和工作流程优化 107
7.2.5 未来趋势 108
第4部分 典型案例和商业应用
第8章 斯坦福小镇项目：生成式智能体的典型案例 113
8.1 实验背景与目的 113
8.1.1 非凡之旅 113
8.1.2 概念框架 114
8.1.3 核心技术 116
8.1.4 生成式智能体设计 119
8.1.5 实验目的 121
8.2 生成式智能体架构设计 123
8.2.1 基础架构 123
8.2.2 记忆和检索 124
8.2.3 反思 126
8.2.4 规划和反应 128
8.2.5 行为和互动 129
8.2.6 用户参与 130
8.3 对未来的启示 131
8.3.1 生成式智能的潜力无限 131
8.3.2 生成式智能体的伦理挑战 134
8.3.3 潜力与伦理并重的未来 135
第9章 自主式智能体的典型案例 137
9.1 AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务 138
9.1.1 AutoGPT的核心功能 138
9.1.2 AutoGPT的技术架构 139
9.1.3 AutoGPT的应用范围 139
9.1.4 未来展望 140
9.2 BabyAGI：根据任务结果自动创建、排序和执行新任务 141
9.2.1 BabyAGI的核心功能 141
9.2.2 BabyAGI的技术架构 142
9.2.3 未来展望 143
9.3 MetaGPT：重塑生成式AI与软件开发界面的
多智能体架构 144
9.3.1 MetaGPT的核心功能 144
9.3.2 MetaGPT的安装和配置 148
9.3.3 石头、剪刀、布游戏开发中的实例分析 149
9.3.4 在软件开发市场中的竞争地位与竞争优势 150
9.3.5 未来展望 151
9.4 AutoGen：下一代LLM应用的启动器 152
9.4.1 AutoGen的核心功能 152
9.4.2 AutoGen的技术架构 153
9.4.3 AutoGen的应用案例 154
9.4.4 AutoGen的核心优势 155
9.4.5 未来展望 156
9.5 ChatDev：重塑软件开发的AI群体智能协作框架 157
9.5.1 基本介绍 157
9.5.2 ChatDev的技术架构 160
9.5.3 ChatDev的实际应用 162
9.5.4 ChatDev的优势和挑战 163
9.5.5未来展望 164
9.6 Camel.AI：引领自主与交流智能体的未来 164
9.6.1 Camel.AI的核心概念 164
9.6.2Camel.AI的技术架构 165
9.6.3 Camel.AI的实际应用 168
9.6.4 Camel.AI的实验和性能评估 170
9.6.5未来展望 171
第5部分 智能体的潜能与机遇
第10章 从智能体到具身智能 175
10.1 具身智能的定义与特点 175
10.1.1 智能体与具身智能的区别 175
10.1.2 具身智能的核心概念 177
10.1.3 具身认知理论的重要性 178
10.2 感知和解析环境与自主决策 180
10.2.1 感知和解析环境的技术 180
10.2.2 从感知到行动的过程 181
10.2.3 自主决策的重要性 182
10.2.4 交互式学习与决策优化 183
10.3 从软件到硬件的进化 184
10.3.1 软件的角色与硬件的配合 184
10.3.2 硬件进化对软件的影响 185
10.3.3 具身智能在硬件设计中的应用 186
10.3.4 软硬件协同发展的未来展望 187
10.4 具身机器人的应用场景 188
10.4.1 具身机器人在工业领域的应用 188
10.4.2 具身机器人在医疗领域的应用 189
10.4.3 具身机器人在日常生活中的应用 191
10.4.4 具身机器人的发展趋势 192
10.5 具身智能研究的挑战与机遇 193
10.5.1 当前的研究难点与挑战 193
10.5.2 解决方案与研究方向 194
10.5.3 具身智能对未来社会的影响 196
10.5.4 具身智能的商业潜力与市场前景 197
10.6 具身智能和核心与未来 198
10.6.1 重新审视智能体的重要性 198
10.6.2 对研究者和实践者的建议 199
第11章 智能体与未来的关系 200
11.1 重塑Web3.0格局的可能性 200
11.1.1 Web3.0的定义与特点 200
11.1.2 智能体在Web3.0中的角色 201
11.1.3 智能体在Web3.0中的应用案例 203
11.2 智能体在元宇宙里的应用 204
11.2.1 元宇宙的定义与发展 204
11.2.2 元宇宙里的智能体应用 205
11.2.3 智能体在元宇宙里的应用案例 206
第6部分 展望：安全、发展、边界和挑战
第12章 数据治理与社会伦理 211
12.1 数据隐私保护与数据安全问题 211
12.1.1 数据收集与处理的风险 211
12.1.2 数据治理的重要性 212
12.2 自主决策与人类的伦理界限 213
12.2.1 自主决策的伦理考量 213
12.2.2 伦理原则与自主AI的选择 214
12.2.3 决策边界的确定和调整 215
第13章 技术边界与未来无限 217
13.1 当前技术的局限性 217
13.1.1 数据访问和数据质量问题 217
13.1.2 逻辑编程的局限性 218
13.1.3 应用领域的多方面挑战 219
13.1.4 决策过程中的偏见问题 220
13.1.5 处理复杂任务和理解人类意图的局限 221
13.2 技术的发展趋势 222
13.2.1 技术不断进步引领未来 222
13.2.2 数据科学与AI技术的进步 224
13.2.3 与其他先进技术的结合 225
第1章 AI的起源与进化 3
1.1 从桌面应用到云计算 3
1.1.1 桌面应用时代：个人电脑提升个人办公效率 4
1.1.2 互联网应用时代：软件从桌面扩展到网络 5
1.1.3 移动应用时代：软件走进生活 6
1.1.4 云计算与SaaS时代：软件服务化 7
1.2 从早期萌芽到深度学习 9
1.2.1 早期萌芽时代（20世纪50年代—60年代） 9
1.2.2 知识工程时代（20世纪70年代—80年代中期） 10
1.2.3 统计学习时代
（20世纪80年代末—21世纪10年代） 11
1.2.4 深度学习时代（21世纪10年代至今） 12
第2章 大模型时代的AI 14
2.1 生成式AI的崛起 14
2.1.1 图像生成 15
2.1.2 文本生成 16
2.1.3 音频生成 18
2.1.4 生成式AI的发展历程 19
2.1.5 应用与展望 20
2.1.6 总结 21
2.2 大模型时代狂飙猛进 22
2.2.1 语言模型的发展历程 22
2.2.2 LLM的关键技术 24
2.2.3 LLM的典型应用 26
第2部分 大模型驱动的智能体
第3章 什么是智能体 31
3.1 智能体的定义与特点 31
3.1.1 智能体的定义 32
3.1.2 智能体的特征 33
3.1.3 智能体的应用 34
3.1.4 总结 35
3.2 智能体与传统软件的关系 36
3.2.1 智能体与传统软件的区别 36
3.2.2 智能体在软件开发中扮演的角色 38
3.2.3 智能体与传统软件的集成 39
3.2.4 智能体在软件开发中的案例 40
3.2.5 总结 42
3.3 智能体与LLM的关系 43
3.3.1 回顾LLM的神奇之处 43
3.3.2 智能体与LLM的交互 44
3.3.3 智能体与LLM的合作实例 46
3.3.4 智能体与LLM融合中的技术挑战 47
3.3.5 对智能体与LLM合作的展望 48
第4章 智能体的核心技术 50
4.1 NLP 50
4.1.1 NLP核心技术 51
4.1.2 伦理、偏见与技术挑战 52
4.1.3 NLG 54
4.1.4 多模态处理和NLP 55
4.1.5 回顾和展望 56
4.2 从ChatGPT到智能体 57
4.2.1 ChatGPT的特点 58
4.2.2 AI和NLP的演进 59
4.2.3 技术突破与伦理挑战 60
4.3 智能体的五种超能力 61
4.3.1 记忆 61
4.3.2 规划 63
4.3.3 工具使用 64
4.3.4 自主决策 65
4.3.5 推理 67
4.3.6 应用展望 69
第3部分 下一代软件可以不必是软件
第5章 自然语言带来交互革命 73
5.1 从图形用户界面到自然语言的进化 73
5.1.1 交互界面的进化 73
5.1.2 图形用户界面 74
5.1.3 自然语言交互 75
5.1.4 会话界面兴起 77
5.1.5 交互界面的未来 78
5.2 如何改变用户体验 79
5.2.1 用户体验演变 79
5.2.2 自然语言交互崛起 80
5.2.3 未来展望 81
第6章 高度自动化带来生产力革命 83
6.1 人机协同的方法和框架 83
6.1.1 人机协同的重要性 83
6.1.2 人机协同的核心目标 84
6.1.3 人机协同的方法和框架 85
6.1.4 人机协同的典型案例 86
6.1.5 生产力革命 87
6.1.6 未来展望 89
6.2 企业级应用与任务规划 90
6.2.1 企业级应用的需求 90
6.2.2 任务规划的作用 92
6.2.3 企业如何选择工具 92
6.2.4 机遇与挑战 94
6.2.5 未来展望 95
第7章 多智能体系统的未来 96
7.1 单智能体系统与多智能体系统的差异 96
7.1.1 单智能体系统的特点 97
7.1.2 多智能体系统的特点 98
7.1.3 技术进步与分析和比较 99
7.1.4 对企业的影响与未来趋势 101
7.2 模拟真实世界的组织结构与工作流程 102
7.2.1 组织结构模拟 103
7.2.2 工作流程模拟 104
7.2.3 技术进步与实践应用 106
7.2.4 根据模拟结果进行组织结构和工作流程优化 107
7.2.5 未来趋势 108
第4部分 典型案例和商业应用
第8章 斯坦福小镇项目：生成式智能体的典型案例 113
8.1 实验背景与目的 113
8.1.1 非凡之旅 113
8.1.2 概念框架 114
8.1.3 核心技术 116
8.1.4 生成式智能体设计 119
8.1.5 实验目的 121
8.2 生成式智能体架构设计 123
8.2.1 基础架构 123
8.2.2 记忆和检索 124
8.2.3 反思 126
8.2.4 规划和反应 128
8.2.5 行为和互动 129
8.2.6 用户参与 130
8.3 对未来的启示 131
8.3.1 生成式智能的潜力无限 131
8.3.2 生成式智能体的伦理挑战 134
8.3.3 潜力与伦理并重的未来 135
第9章 自主式智能体的典型案例 137
9.1 AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务 138
9.1.1 AutoGPT的核心功能 138
9.1.2 AutoGPT的技术架构 139
9.1.3 AutoGPT的应用范围 139
9.1.4 未来展望 140
9.2 BabyAGI：根据任务结果自动创建、排序和执行新任务 141
9.2.1 BabyAGI的核心功能 141
9.2.2 BabyAGI的技术架构 142
9.2.3 未来展望 143
9.3 MetaGPT：重塑生成式AI与软件开发界面的
多智能体架构 144
9.3.1 MetaGPT的核心功能 144
9.3.2 MetaGPT的安装和配置 148
9.3.3 石头、剪刀、布游戏开发中的实例分析 149
9.3.4 在软件开发市场中的竞争地位与竞争优势 150
9.3.5 未来展望 151
9.4 AutoGen：下一代LLM应用的启动器 152
9.4.1 AutoGen的核心功能 152
9.4.2 AutoGen的技术架构 153
9.4.3 AutoGen的应用案例 154
9.4.4 AutoGen的核心优势 155
9.4.5 未来展望 156
9.5 ChatDev：重塑软件开发的AI群体智能协作框架 157
9.5.1 基本介绍 157
9.5.2 ChatDev的技术架构 160
9.5.3 ChatDev的实际应用 162
9.5.4 ChatDev的优势和挑战 163
9.5.5未来展望 164
9.6 Camel.AI：引领自主与交流智能体的未来 164
9.6.1 Camel.AI的核心概念 164
9.6.2Camel.AI的技术架构 165
9.6.3 Camel.AI的实际应用 168
9.6.4 Camel.AI的实验和性能评估 170
9.6.5未来展望 171
第5部分 智能体的潜能与机遇
第10章 从智能体到具身智能 175
10.1 具身智能的定义与特点 175
10.1.1 智能体与具身智能的区别 175
10.1.2 具身智能的核心概念 177
10.1.3 具身认知理论的重要性 178
10.2 感知和解析环境与自主决策 180
10.2.1 感知和解析环境的技术 180
10.2.2 从感知到行动的过程 181
10.2.3 自主决策的重要性 182
10.2.4 交互式学习与决策优化 183
10.3 从软件到硬件的进化 184
10.3.1 软件的角色与硬件的配合 184
10.3.2 硬件进化对软件的影响 185
10.3.3 具身智能在硬件设计中的应用 186
10.3.4 软硬件协同发展的未来展望 187
10.4 具身机器人的应用场景 188
10.4.1 具身机器人在工业领域的应用 188
10.4.2 具身机器人在医疗领域的应用 189
10.4.3 具身机器人在日常生活中的应用 191
10.4.4 具身机器人的发展趋势 192
10.5 具身智能研究的挑战与机遇 193
10.5.1 当前的研究难点与挑战 193
10.5.2 解决方案与研究方向 194
10.5.3 具身智能对未来社会的影响 196
10.5.4 具身智能的商业潜力与市场前景 197
10.6 具身智能和核心与未来 198
10.6.1 重新审视智能体的重要性 198
10.6.2 对研究者和实践者的建议 199
第11章 智能体与未来的关系 200
11.1 重塑Web3.0格局的可能性 200
11.1.1 Web3.0的定义与特点 200
11.1.2 智能体在Web3.0中的角色 201
11.1.3 智能体在Web3.0中的应用案例 203
11.2 智能体在元宇宙里的应用 204
11.2.1 元宇宙的定义与发展 204
11.2.2 元宇宙里的智能体应用 205
11.2.3 智能体在元宇宙里的应用案例 206
第6部分 展望：安全、发展、边界和挑战
第12章 数据治理与社会伦理 211
12.1 数据隐私保护与数据安全问题 211
12.1.1 数据收集与处理的风险 211
12.1.2 数据治理的重要性 212
12.2 自主决策与人类的伦理界限 213
12.2.1 自主决策的伦理考量 213
12.2.2 伦理原则与自主AI的选择 214
12.2.3 决策边界的确定和调整 215
第13章 技术边界与未来无限 217
13.1 当前技术的局限性 217
13.1.1 数据访问和数据质量问题 217
13.1.2 逻辑编程的局限性 218
13.1.3 应用领域的多方面挑战 219
13.1.4 决策过程中的偏见问题 220
13.1.5 处理复杂任务和理解人类意图的局限 221
13.2 技术的发展趋势 222
13.2.1 技术不断进步引领未来 222
13.2.2 数据科学与AI技术的进步 224
13.2.3 与其他先进技术的结合 225
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AI AGENT:AI的下一个风口 作者简介
吴畏（Delta）非凡资本合伙人，中欧EMBA。 2017年，创办非凡资本，已投资耀途资本、寒武创投、梅花创投、FancyTech、联谛科技等数只创业投资基金及早期项目，累计投资和服务的创业公司达数百家。 2023年，开始关注AI应用，创办的非凡产研已经成为AI应用研究领域国内领先的行业智库。
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