这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章，分为三篇： ?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。 ?操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。 ?开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用开发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面进行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的开发，丰富了应用运行的场景。

本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章，分为三篇： ?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。 ?操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。 ?开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用开发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面进行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的开发，丰富了应用运行的场景。

"《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。第2部分 （第6、7章）聚焦于智能体的浅度开发，通过订票系统和智能翻译智能体等实例，展示如何将理论知识应用于实际项目。第3部分（第8～12章）深入探索智能体的高级开发技巧。其中，第8～10章通过邮件处理、面试助手、个性化推送等案例，展现智能体在实际应用中的强大功能；第11、12章则基于这些应用进行拓展，结合多种部署方案，进一步拓宽读者的视野，使其能够全面掌握智能体的多样化应用场景。 《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》不仅适合智能体开发人员、人工智能从业者和AI技术爱好者阅读，还可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。"

"《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。第2部分 （第6、7章）聚焦于智能体的浅度开发，通过订票系统和智能翻译智能体等实例，展示如何将理论知识应用于实际项目。第3部分（第8～12章）深入探索智能体的高级开发技巧。其中，第8～10章通过邮件处理、面试助手、个性化推送等案例，展现智能体在实际应用中的强大功能；第11、12章则基于这些应用进行拓展，结合多种部署方案，进一步拓宽读者的视野，使其能够全面掌握智能体的多样化应用场景。 《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》不仅适合智能体开发人员、人工智能从业者和AI技术爱好者阅读，还可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。"

"《大模型应用开发》系统梳理大模型应用开发的全链条知识，详解大模型应用开发过程中涉及的理论、技术、方法、过程、工具和分析案例，为开发者搭建从理论到实践的桥梁，助力解决技术落地中的实际问题，推动大模型在工业、科研、服务等领域的规模化应用，配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。 《大模型应用开发》共分12章，内容包括大模型基础、大模型架构、多模态大模型、提示词工程、大模型微调、检索增强生成、AI智能体、大模型应用、大模型应用架构、大模型开发框架、法律咨询智能助手、代码修复智能助手。 《大模型应用开发》既适合大模型应用开发初学者、大模型应用开发工程师、大模型应用开发研究人员、行业AI解决方案提供商，也适合高等院校及高职高专院校学习大模型应用开发的学生。"

本书以实战为导向，系统性地讲解了RAG技术的构建与优化。全书内容从数据导入、文本分块、向量嵌入到向量存储、检索优化、响应生成，再到复杂RAG范式的探索，层层递进，帮助读者全面掌握RAG技术的核心知识点和实践技巧。首先聚焦于RAG系统的基础构建，包括数据加载、文本分块、信息嵌入和向量存储；其次深入探讨检索前处理、索引优化、检索后处理和响应生成等关键环节；随后提供了一套完整的RAG系统评估体系，帮助读者量化系统的性能；最后展望RAG技术的未来，介绍了GraphRAG、上下文检索、Modular RAG、Agentic RAG和Multi-Modal RAG等前沿范式。 在推进具身智能落地的实践中，RAG技术正在重构机器人的知识处理范式。本书既有手把手的代码级指导，又包含架构设计的顶层思考，可作为AI工程师的案头工具书，也可作为CTO规划技术栈的决策参考。...(展开全部)

本书深入介绍了LangChain平台和大模型的核心概念、应用和实战经验。从LangChain的架构出发，逐一讲解了模型输入/输出、检索、链、记忆和代理等核心组件，并结合丰富的开发场景以详细的代码呈现给读者。此外，本书还将通过几个具体案例来展示如何综合运用所学知识，通过这些案例，读者不仅可以掌握LangChain的实用技术，还可以提升解决实际问题的能力。 本书既适合初学者快速入门LangChain，深入了解大模型领域的最新技术，也适合专业开发者拓展技能，上手大模型应用的开发。 编辑推荐 1. LangChain 0.1 版本：本书代码基于LangChain首个稳定版本v0.1.0（2024年1月发布）编写，确保读者能够将理论知识转化为可靠的实际应用。 2. 实战代码示例：本书围绕自动客服系统的业务场景，通过多个精心设计的实战案例，引导读者巧妙运用Lan...(展开全部)

本书以实战为导向，系统性地讲解了RAG技术的构建与优化。全书内容从数据导入、文本分块、向量嵌入到向量存储、检索优化、响应生成，再到复杂RAG范式的探索，层层递进，帮助读者全面掌握RAG技术的核心知识点和实践技巧。首先聚焦于RAG系统的基础构建，包括数据加载、文本分块、信息嵌入和向量存储；其次深入探讨检索前处理、索引优化、检索后处理和响应生成等关键环节；随后提供了一套完整的RAG系统评估体系，帮助读者量化系统的性能；最后展望RAG技术的未来，介绍了GraphRAG、上下文检索、Modular RAG、Agentic RAG和Multi-Modal RAG等前沿范式。 在推进具身智能落地的实践中，RAG技术正在重构机器人的知识处理范式。本书既有手把手的代码级指导，又包含架构设计的顶层思考，可作为AI工程师的案头工具书，也可作为CTO规划技术栈的决策参考。...(展开全部)