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商品描述
本書系統闡述了AI Agent底層架構的設計與實現，內容涵蓋從基礎理論到實際應用的多個層面，內容豐富且深入。全書共11章，從通用AI Agent的定義與分類、核心特征入手，逐步展開至開發工具鏈、仿真與測試環境，並對各類典型架構模式進行了詳細解析。書中不僅探討了感知、決策、規劃、推理和學習等關鍵模塊的技術原理，還深入剖析了多Agent協作與群體智能等覆雜場景下的設計策略。通過對智能客服、自動駕駛和量化交易等多個實際案例的詳細講解，展現了AI Agent在不同應用領域的廣泛潛力和技術演進路徑。本書既適合人工智能領域的研究人員深入學習，也可為從業者提供詳盡的設計指南和工程實現方案，為構建更先進的AI系統奠定堅實基礎。
作者簡介
華中科技大學計算機碩士，騰訊T4工程師，資深AI與系統架構專家。精通C、C#、C++、Java等多種編程語言，具備深厚的底層系統架構和驅動開發經驗，同時在AI Agent開發、強化學習、知識圖譜、大規模分布式計算等領域有深入研究。作為資深Python開發工程師，對人工智能框架、深度學習模型訓練與優化、Agent架構設計及其在覆雜場景中的應用有深刻理解。擅長構建自適應智能體系統，在通用AI Agent、自動決策系統、多智能體協作等方向有豐富的工程實踐經驗，並致力於推動Agent技術在自動化、智能交互和工業應用中的落地。
目錄大綱
第1章 通用AI Agent概述
1．1 AI Agent的定義與分類
1．1．1 反應式Agent與認知式Agent
1．1．2 單Agent系統與多Agent系統
1．2 通用AI Agent的核心特征
1．2．1 自主性、學習性與目標導向性
1．2．2 動態適應能力
1．3 典型應用場景與發展趨勢
1．3．1 智能助手、工業自動化與覆雜決策場景
1．3．2 通用AI Agent的技術演進路徑
1．4 Manus初體驗
1．4．1 登錄Manus
1．4．2 使用Manus制訂旅行計劃
1．4．3 總結通用AI Agent和GPT的區別
第2章 開發工具鏈與框架
2．1 主流開發框架
2．1．1 TensorFlow/PyTorch的Agent擴展
2．1．2 ROS集成
2．2 仿真與測試環境
2．2．1 Unity ML-Agents與Gazebo
2．2．2 OpenAI Gym自定義環境開發
2．3 專用工具庫
2．3．1 DialogFlow/Rasa對話系統開發
2．3．2 開源多Agent框架
2．3．3 雲端異步處理環境框架
第3章 通用AI Agent的架構設計
3．1 分層架構設計
3．1．1 感知層、決策層與執行層
3．1．2 模塊化與松耦合設計
3．1．3 容錯性與實時性設計
3．2 核心組件與數據流
3．2．1 環境感知與狀態表示
3．2．2 任務規劃與動作序列生成
3．2．3 數據流優化策略
3．3 典型架構模式分析
3．3．1 BDI架構
3．3．2 端到端學習架構與混合架構
3．3．3 多Agent協同架構
3．3．4 架構選型與場景適配指南
第4章 環境感知與決策模型
4．1 多模態感知技術
4．1．1 計算機視覺與傳感器融合
4．1．2 自然語言處理與語音識別
4．2 動態環境下的決策模型
4．2．1 基於強化學習的決策框架
4．2．2 知識圖譜驅動的推理引擎
4．3 不確定性處理
4．3．1 貝葉斯網絡與馬爾可夫決策過程
4．3．2 實時決策的魯棒優化
4．4 多Agent協同架構
4．4．1 規劃代理與任務分解策略
4．4．2 執行代理的動態工具鏈調用
4．4．3 驗證代理的魯棒性檢測機制
4．4．4 Manus中的多Agent協同架構
第5章 任務規劃與推理系統
5．1 經典規劃算法
5．1．1 啟發式搜索中的A*算法
5．1．2 分層任務網絡
5．2 現代規劃技術
5．2．1 基於深度學習的神經規劃器
5．2．2 蒙特卡洛樹搜索的擴展應用
5．3 邏輯推理與符號系統
5．3．1 一階邏輯與Prolog引擎集成
5．3．2 神經符號推理的混合方法
5．4 動態任務分解與工具鏈集成
5．4．1 基於神經符號系統的任務拆解方法
5．4．2 代碼Agent與可解釋性設計
第6章 學習與自適應機制
6．1 遷移學習與領域適應
6．1．1 預訓練模型遷移策略
6．1．2 零樣本/小樣本學習
6．2 在線學習與持續優化
6．2．1 增量式模型更新
6．2．2 基於反饋的強化學習
6．3 自我改進機制
6．3．1 自動機器學習
6．3．2 元學習框架
第7章 多Agent協作與競爭
7．1 多Agent系統設計
7．1．1 集中式與分布式協作架構
7．1．2 通信協議與共識算法
7．2 競爭場景下的博弈策略
7．2．1 納什均衡與博弈論模型
7．2．2 深度強化學習在競爭中的應用
7．3 覆雜環境中的群體智能
7．3．1 群體路徑規劃與資源分配
7．3．2 基於群體智能的協同優化
第8章 基於DeepSeek/OpenAI的智能客服Agent
8．1 背景介紹
8．2 項目介紹
8．3 大模型交互
8．3．1 通用接口
8．3．2 工廠函數
8．3．3 調用 DeepSeek
8．3．4 調用OpenAI
8．4 實體模型
8．4．1 用戶請求數據模型
8．4．2 聊天助手配置
8．4．3 對話和消息模型
8．5 Agent
8．5．1 Agent工廠
8．5．2 OpenAI對話Agent
8．5．3 DeepSeek對話Agent
8．6 API服務
8．6．1 FastAPI服務
8．6．2 對話Agent
8．6．3 對話管理
8．6．4 隊列消息處理
8．6．5 事件路由
第9章 基於ROS具身智能的自動駕駛Agent
9．1 背景介紹
9．2 項目介紹
9．3 公用文件
9．3．1 數學運算
9．3．2 偽隨機數生成器
9．4 障礙物和邊界檢測
9．4．1 檢測全局障礙物和邊界
9．4．2 檢測本地障礙物和邊界
9．5 路徑規劃
9．5．1 跟墻壁行駛
9．5．2 A*算法路徑規劃
9．5．3 RRT算法
第10章 基於OpenAI的量化交易Agent
10．1 背景介紹
10．2 項目介紹
10．2．1 強化學習環境
10．2．2 模塊架構
10．2．3 準備環境
10．3 數據處理
10．3．1 準備數據
10．3．2 數據預處理
10．4 構建交易環境
10．4．1 訓練數據拆分
10．4．2 投資組合配置環境
10．5 Agent交易模型
10．5．1 交易模型1：基於A2C算法
10．5．2 交易模型2： 基於PPO算法
10．5．3 交易模型3： 基於DDPG算法
10．5．4 交易模型4： 基於SAC算法
10．5．5 交易模型5： 基於TD3算法
10．5．6 交易測試
10．6 回測交易策略
10．6．1 回測統計
10．6．2 回測結果可視化
10．7 最小方差投資組合分配
10．7．1 優化投資組合
10．7．2 深度強化學習、最小方差和DJIA的可視化
第11章 基於DeepSeek/OpenAI的仿Manus系統
11．1 背景介紹
11．2 功能介紹
11．3 系統配置
11．3．1 環境配置
11．3．2 Agent與LLM的映射
11．4 工具模塊
11．4．1 Bash命令工具
11．4．2 Python代碼執行工具
11．4．3 爬蟲工具
11．4．4 瀏覽器工具
11．5 語言模型模塊
11．6 Agent模塊
11．6．1 Agent節點
11．6．2 網頁瀏覽Agent
11．6．3 編程Agent
11．6．4 Agent協調器
11．6．5 報告Agent
11．6．6 信息收集Agent
11．7 提示模板模塊
11．7．1 提示模板管理
11．7．2 瀏覽器Agent的提示模板
11．8 Web請求響應
11．8．1 FastAPI服務器端
11．8．2 客戶端腳本
11．9 Docker部署和配置
11．9．1 Docker部署
11．9．2 項目配置
