商品描述
本書系統講解智能體的核心概念、構建方法與實戰應用，幫助讀者從零基礎成長為能夠獨立搭建智能體的實踐者。全書涵蓋認知與趨勢、方法與架構、構建與評測、場景實戰及運營與未來五大維度，手把手教讀者掌握提示詞設計、插件調用、工作流搭建、知識庫構建等關鍵技能，讓AI真正成為提升效率的得力助手。
全書分5篇，共14章。第1篇介紹人機協作的時代背景與智能體的基本概念，幫助讀者建立宏觀認知；第2篇深入講解提示詞技巧、插件工具及工作流構建，為搭建智能體打下基礎；第3篇以扣子平臺為例，從零代碼上手到函數調用與優化評測，提供完整的操作指南；第4篇聚焦學習職場、內容創作、商業副業及科研數據分析等實際應用場景，展示智能體的多元價值；第5篇探討智能體上線後的疊代邏輯、用戶增長與合規避坑，展望AI時代的個人發展新可能。
本書適合對AI感興趣的初學者、希望提升工作效率的職場人士，以及有意探索AI副業或創業的實踐者。無論是否具備編程基礎，均可通過本書從零開始，逐步掌握智能體的構建與應用。
作者簡介
喬劍，北京大學計算機技術碩士，曾任國家工業信息安全發展研究中心產業發展部副主任，從事人工智能、大數據、數字經濟等產業研究工作。主持或深度參與多項產業標準制定，編寫多項行業研究報告，著有多本人工智能相關暢銷書籍。
蘇小文，北京大學計算機碩士，曾在多家頭部AI科技公司從事產品與系統研發工作，參與多個億級DAU產品研發、運營與落地，多部AI暢銷書作者，曾在北大、清華等知名大學開展AI講座。
目錄大綱
第1篇 認知與趨勢：時代的風口，別被甩下
第1章 人機協作元年
1.1 AI正在變成真正的生產力
1.1.1 AI已經不再只是一個輔助工具
1.1.2 早期AI為什麼始終不夠用
1.1.3 大模型讓AI第一次具備通用能力
1.1.4 全能型AI開始進入真實工作場景
1.2 大模型＋智能體：不只會聊天，還能幹活
1.2.1 聊天只是表象，大模型的真正價值不在對話
1.2.2 智能體出現的原因：大模型需要一個“身體”
1.2.3 從單次回答到持續執行，工作方式徹底改變
1.2.4 大模型＋智能體：重塑個人與組織的能力結構
1.3 個人和企業都離不開智能體的原因
1.3.1 不是人變懶了，而是環境開始要求更高效率
1.3.2 個體能力出現天花板，系統能力開始決定勝負
1.3.3 企業競爭正在轉向執行系統的競爭
1.3.4 不“上車”的代價，正在變得越來越高
第2章 打造超級大腦
2.1 大模型的突破：為什麼它能想
2.1.1 從規則驅動到語言理解
2.1.2 為什麼大模型看起來像在思考
2.1.3 從回答問題到理解任務
2.2 主流大模型能力更強
2.2.1 誰能力更強並不是一個簡單的排名問題
2.2.2 ChatGPT：以通用理解與推理能力見長的大模型代表
2.2.3 豆包：面向中文場景與實際任務優化的大模型
2.2.4 通義：強調結構化與一致性的大模型取向
2.2.5 大模型選擇與組合的實踐策略
2.3 多模態能力：文字、聲音、圖像一次搞定
2.3.1 多模態是大模型能力演進的必然方向
2.3.2 從看懂到生成：多模態能力的核心變化
2.3.3 多模態能力如何改變大模型的使用方式
2.3.4 多模態並不是越多越好，而是要用在合適的地方
2.4 選擇大模型的秘訣：省錢、省時、最穩妥
2.4.1 成本：為什麼夠用才是長期最優解
2.4.2 效率：決定體驗的不是模型強度，而是返工次數
2.4.3 穩定性：決定能不能長期依賴的核心指標
2.4.4 不要追求唯一答案，而要建立分層選擇大模型的思維
2.4.5 選擇大模型的終點，是形成可持續的使用習慣
第2篇 方法與架構：讓你的智能體更聰明
第3章 提示詞黑魔法：一句話讓AI聽懂你
3.1 提示詞：智能體的核心
3.1.1 提示詞是智能體的語言橋梁
3.1.2 提示詞的基本構成
3.1.3 提示詞對扣子智能體的影響：從無效應到精準執行
3.2 任何人都能寫的專業提示詞
3.2.1 初學者友好的提示詞公式
3.2.2 不同場景的提示詞模板
3.2.3 提示詞優化技巧
3.3 行為約束與防走偏技巧
3.3.1 明確禁止清單，堵住模糊表述的漏洞
3.3.2 設定參考標準，給智能體一個範本
3.3.3 增加前置確認，先對齊需求再執行
3.3.4 利用角色綁定，強化智能體的身份認知
第4章 超能力外掛：插件、工具和API全搞定
4.1 插件的秘密：給智能體插上翅膀
4.1.1 插件的本質是智能體的功能擴展模塊
4.1.2 扣子智能體插件的接入邏輯
4.1.3 必知的插件使用誤區，避開這些“坑”，少走彎路
4.2 必備插件大集合：辦公、創作、數據全覆蓋
4.2.1 辦公類插件：讓職場工作效率翻倍
4.2.2 創作類插件：激發創意靈感
4.2.3 數據類插件：海量數據處理不再難
4.3 API調用：讓智能體變身全能工程師
4.3.1 API的定義
4.3.2 通過API創建插件
4.3.3 API調用“避坑”技巧
4.4 如何降低成本、提高速度
4.4.1 成本控制：3個核心技巧，降低使用消耗
4.4.2 速度提升：5個實用方法，讓智能體響應更快
4.4.3 總結：成本與速度的平衡之道
第5章 工作流：把覆雜任務交給AI流水線
5.1 工作流到底是什麼
5.1.1 從包餃子流水線看懂工作流的本質
5.1.2 扣子智能體工作流的3個核心要素
5.1.3 工作流告別AI單打獨鬥，實現覆雜任務自動化
5.1.4 扣子智能體工作流的適用場景
5.2 拆任務、定流程，AI替你做完
5.2.1 任務拆解的核心邏輯，從用戶需求到AI步驟
5.2.2 任務拆解五步法：初學者可直接套用的方法論
5.2.3 流程設計四原則
5.3 多步執行與自動恢覆
5.3.1 多步執行：AI工作流的核心運轉邏輯
5.3.2 扣子智能體多步執行的配置步驟（從0到1搭建）
5.3.3 自動恢覆：扣子工作流的容錯機制原理與配置
5.4 案例實戰：客服智能體的完整搭建
5.4.1 使用扣子智能體搭建客服智能體的優勢
5.4.2 使用扣子智能體搭建客服智能體的步驟
5.4.3 客服智能體搭建的關鍵“避坑點”
第6章 知識庫：讓智能體讀懂你的資料
6.1 RAG基本原理
6.1.1 RAG概述
6.1.2 RAG為什麼
