本书系统讲解了生成式 AI 智能体的定义、核心架构、工具类型、运行逻辑,并结合代码示例与实操案例,介绍其开发方法、优化技巧及在 Vertex AI 等平台的落地应用。

作者
Julia Wiesinger, Patrick Marlow and Vladimir Vuskovic
出版社
发行日期
2024-9
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书中首先明确 AI 智能体的定义,区分智能体与基础大语言模型的差异,详解模型、工具、编排层三大核心组件与运行架构,解读 ReAct、思维链等主流推理框架的运作逻辑。白皮书重点剖析扩展程序、函数调用、数据存储三类核心工具,结合场景与代码示例说明其功能、适用场景及部署区别,同时介绍上下文学习、检索学习、模型微调等优化手段,提升智能体调用工具的能力。此外,文档提供基于 LangChain 搭建智能体原型的实操案例,并讲解谷歌 Vertex AI 平台上生产级智能体的落地流程与完整架构。全书理论结合实践,系统梳理了 AI 智能体从原理、开发到部署的全流程,为开发者搭建、优化和落地 AI 智能体提供了详实、可落地的技术参考。

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