多智能體技術與協作互聯

第1章 邁入智能互聯時代 1
1.1 互聯時代 2
1.1.1 計算機網絡時代 2
1.1.2 萬維網時代 3
1.1.3 物聯網時代 4
1.1.4 雲計算時代 4
1.1.5 人工智能體互聯網時代 4
1.2 大模型 6
1.2.1 大模型的語言向量表示模型 6
1.2.2 大模型編碼解碼機制 7
1.2.3 前沿大模型 9
1.2.4 大模型交互與接入 11
1.2.5 大模型選擇策略 12
1.2.6 大模型面臨的挑戰 12
1.3 構建萬物互聯的智能體網絡 14
1.3.1 尋找與發現 14
1.3.2 交互與協議 15
1.3.3 內容與安全 16
1.3.4 資源與效率 17
第2章 上下文工程 19
2.1 提示詞與上下文 20
2.1.1 提示詞 20
2.1.2 提示詞工程 24
2.1.3 上下文 26
2.1.4 上下文工程 27
2.2 上下文價值 28
2.2.1 任務完成和上下文缺失 29
2.2.2 信息截斷和上下文退化 30
2.3 上下文工程核心技術 31
2.3.1 上下文生成 31
2.3.2 上下文處理 32
2.3.3 上下文管理 32
2.3.4 上下文優化 33
2.4 上下文工程應用 34
2.4.1 基於多輪對話的智能客服系統 34
2.4.2 基於動態上下文調整的智能推薦系統 35
2.4.3 基於動態上下文管理的自動化編程助手 36
2.4.4 基於動態上下文驅動的智能家居控制系統 37
第3章 基於大模型的智能體 39
3.1 智能體 40
3.1.1 智能體定義 40
3.1.2 傳統智能體 41
3.1.3 基於強化學習的智能體 41
3.1.4 基於大模型的智能體 41
3.1.5 基於大模型的智能體的優勢和應用前景 42
3.2 智能體組成 43
3.2.1 規劃 43
3.2.2 記憶 44
3.2.3 反思 44
3.2.4 環境 45
3.2.5 動作 45
3.3 智能體開發模式 45
3.3.1 代碼開發 46
3.3.2 零代碼開發 46
3.3.3 開源智能體框架開發 47
3.4 高級智能體技術實現 53
3.4.1 通過Function Call引入外部工具 53
3.4.2 通過思維鏈增強智能體推理 57
3.4.3 通過智能體協作增強執行能力 60
3.4.4 通過模型上下文協議引入外部能力 67
第4章 多智能體工作流 75
4.1 概念 76
4.1.1 傳統工作流 76
4.1.2 智能體工作流 78
4.1.3 工作流依賴關系 79
4.1.4 工作流規範 80
4.1.5 工作流生命周期 80
4.2 工作流模式 83
4.2.1 提示鏈模式 83
4.2.2 分類路由模式 84
4.2.3 並行模式 84
4.2.4 協調工作模式 84
4.2.5 評估優化模式 84
4.3 工作流組成 85
4.3.1 智能體 85
4.3.2 角色設置 85
4.3.3 組織機制 86
4.3.4 工具協議 86
4.4 工作流的分類 87
4.4.1 組織結構分類 87
4.4.2 適應性分類 88
4.4.3 生成方式分類 88
4.5 工作流優化與安全 89
4.5.1 資源消耗優化 89
4.5.2 生成結果優化 89
4.5.3 響應延遲優化 89
4.5.4 安全保障技術 90
4.6 工作流實現 91
4.6.1 多智能體工作流框架 91
4.6.2 多智能體工作流實現 94
第5章 多智能體協作與通信 100
5.1 多智能體系統 101
5.1.1 起源 101
5.1.2 定義 102
5.1.3 分類 102
5.1.4 特性 103
5.1.5 形式化描述 103
5.2 多智能體任務與通信拓撲 104
5.2.1 協作任務 105
5.2.2 經典通信拓撲 106
5.2.3 靜態通信拓撲 107
5.2.4 動態通信拓撲 108
5.3 多智能體通信協議 109
5.3.1 函數調用 109
5.3.2 模型上下文協議 109
5.3.3 智能體交互協議 110
5.3.4 智能體網絡協議 111
5.3.5 智能體通信協議 112
5.3.6 協議生態建設 113
5.4 多智能體協作機制 113
5.4.1 協作目標與協作規範 114
5.4.2 競爭機制 114
5.4.3 合作機制 115
5.4.4 辯論機制 117
5.5 多智能體協作架構與實現 118
5.5.1 基於角色扮演的實現 119
5.5.2 基於員工能力的實現 119
第6章 智能體優化進化與評估 122
6.1 智能體優化 123
6.1.1 概念 123
6.1.2 常見優化法 123
6.1.3 優化評價指標 126
6.2 智能體自我進化 127
6.2.1 概念 127
6.2.2 自我進化機制 127
6.2.3 自我進化框架 128
6.3 智能體評估 129
6.3.1 評估概念 129
6.3.2 評估流程 129
6.4 評估方法和評估指標 136
6.4.1 典型評估方法 136
6.4.2 性能評估指標 137
6.4.3 效率評估指標 138
6.4.4 安全評估指標 138
6.5 優化和評估實現 139
6.5.1 自動化工作流優化 139
6.5.2 協作與競爭能力評估 140
6.5.3 函數調用評估 141
6.5.4 規劃能力評估 141
6.5.5 通用評估平臺 141
第7章 智能體操作系統 142
7.1 面向應用程序的傳統操作系統 143
7.1.1 傳統操作系統功能 143
7.1.2 傳統操作系統架構 144
7.1.3 傳統操作系統局限 144
7.2 面向智能體的操作系統 145
7.2.1 概念 145
7.2.2 智能體操作系統架構 145
7.2.3 智能體操作系統核心組件 147
7.3 智能體操作系統內核 148
7.3.1 大模型核心 148
7.3.2 智能體調度器 148
7.3.3 上下文管理器 150
7.3.4 內存管理器 151
7.3.5 存儲管理器 152
7.3.6 工具管理器 152
7.3.7 訪問管理器 153
7.4 智能體操作系統應用與挑戰 153
7.4.1 智能體作為應用程序 153
7.4.2 優勢與挑戰 156
第8章 智能體互聯網 159
8.1 多智能體從協作到互聯 160
8.1.1 協作加速智能行為湧現 160
8.1.2 構建互聯智能基礎設施 160
8.2 網絡運行機理 161
8.2.1 智能體互聯網概念 161
8.2.2 核心特征 162
8.2.3 互聯運行機理 163
8.3 網絡架構 164
8.3.1 通信協議化 164
8.3.2 體系架構 165
8.3.3 服務端 166
8.3.4 客戶端 167
8.4 組網關鍵技術 168
8.4.1 智能體註冊與發現 168
8.4.2 智能體組隊與通信 170
8.4.3 智能體會話與控制 172
8.4.4 智能體任務分配和執行 174
8.4.5 智能體消息協議 175
8.5 網絡應用與挑戰 175
8.5.1 網絡應用 175
8.5.2 協作互聯流程 176
8.5.3 智能互聯面臨的挑戰 178
8.6 智能體互聯網在我國的發展 180
8.6.1 國家標準建設 180
8.6.2 產業發展態勢 185
第9章 智能體互聯安全 187
9.1 網絡安全邊界 188
9.1.1 傳統的固定安全邊界 188
9.1.2 智能的動態安全邊界 188
9.2 智能體互聯網威脅模型與分析 189
9.2.1 智能體互聯網威脅模型 189
9.2.2 智能體與用戶交互威脅分析 189
9.2.3 智能體與智能體交互威脅分析 189
9.2.4 智能體與工具/環境交互威脅分析 190
9.3 智能體基座安全 191
9.3.1 大模型安全 191
9.3.2 提示註入安全 192
9.4 智能體身份安全 193
9.4.1 身份假冒和濫用 193
9.4.2 身份操縱 194
9.4.3 責任逃避 194
9.5 智能體通信安全 194
9.5.1 拓撲安全 194
9.5.2 信號竊聽 195
9.5.3 拒絕服務 195
9.5.4 局部失效 195
9.5.5 時序破壞 195
9.5.6 流量推斷 196
9.5.7 工作流攻擊 196
9.6 智能體內容安全 197
9.6.1 用戶畫像構建 197
9.6.2 人機對齊安全 197
9.6.3 情感依賴安全 198
9.6.4 共情能力安全 198
9.7 智能體安全防禦與治理 198
9.7.1 重視內生安全 199
9.7.2 可解釋安全 199
9.7.3 零信任安全 199
9.7.4 訪問控制權限安全 200
9.7.5 模型越獄安全 200
9.7.6 系統性安全 201
9.7.7 人工智能治理安全 201
9.7.8 自進化安全 201
參考文獻 203