第一本给程序员看的AI Agent图书上市了！(文末赠书)

· 自主性：Agent 能够根据自身的知识和经验，独立做出决策和采取行动。

· 适应性：Agent 能够学习和适应环境，不断提高自己的能力。

· 交互性：Agent 能够与人类进行交互，提供信息和服务。

· 功能性：Agent 可以在特定领域内执行特定的任务。

博学：海纳百川，基于海量数据的训练。

审问：接受清晰明确的指令，即有效的提示工程。

慎思：在精巧设计的模式下认知，配置 CoT、ToT、ReAct 等思维框架。

明辨：明确地遵循人类道德规范，通过指令微调和价值对齐来确保AI安全无害。

笃行：借助 ToolCalls 和 Function Calling 等技术工具与外界交互。

基础知识

技术工具

· OpenAI API 以及 OpenAI Assistants：用于调用包含 GPT-4 模型 和 DALL·E 3 模型在内的众多人工智能模型。

· LangChain：开源框架，专门用于构建和开发由大型语言模型驱动的应用程序，其中包含对 ReAct 框架的封装和实现。

· LlamaIndex：开源框架，用于帮助管理和检索非结构化数据，利用大模型的能力和 Agent 框架来提高文本检索的准确性、效率和智能程度。

项目实战

· Agent 1：自动化办公项目，通过 Assistants API 和 DALL·E 3 模型创作 PPT。

· Agent 2：多功能选择的引擎，通过 Function Calling 调用函数。

· Agent 3：推理与行动的协同，通过 LangChain 中的 ReAct 框架实现自动定价。

· Agent 4：计划和执行的解耦，通过 LangChain 中的 Play-and-Execute 实现智能调度库存。

· Agent 5：知识的提取与整合，通过 LlamaIndex 实现检索增强生成 Agent。

· Agent 6：GitHub 的网红聚落，AutoGPT、BabyAGI 和 CAMEL。

· Agent 7：多 Agent 框架，AutoGen 和 MetaGPT。