《AI Agent 开发实战》

AI Agent In Action

陈光剑 编著

AI 天才研究院 / AI Genius Institute, 2024

本书涵盖了 AI Agent 开发的各个方面:

1. 从基础理论到核心技术,为读者建立了扎实的知识基础。

2. 详细介绍了 AI Agent 的设计与开发过程,包括架构设计、环境构建、学习优化等关键环节。

3. 提供了多个实战案例,涵盖对话系统、游戏 AI、机器人、推荐系统和自动驾驶等热门应用领域。

4. 探讨了多智能体系统、可解释 AI、伦理与安全等高级主题,拓展了读者的视野。

5. 最后展望了 AI Agent 的未来发展趋势,激发读者的思考。

6. 附录部分提供了补充资料,方便读者进一步学习和参考。

全文逻辑清晰,由浅入深,既适合 AI 领域的初学者,也能为有经验的开发者提供深入的技术洞察。

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《AI Agent 开发实战》

《AI Agent 开发实战》序言.md

第一部分: AI Agent 基础

《AI Agent 开发实战》第1章: AI Agent 概述与理论基础.md

1.1 什么是 AI Agent

1.1.1 AI Agent 的定义与特征

1.1.2 AI Agent 与传统 AI 系统的区别

1.1.3 AI Agent 的发展历程

1.2 AI Agent 的类型与应用领域

1.2.1 基于规则的 Agent

1.2.2 学习型 Agent

1.2.3 自主 Agent

1.2.4 应用领域概览

1.3 AI Agent 的理论基础

1.3.1 认知科学与 AI Agent

1.3.2 决策理论

1.3.3 效用理论

1.3.4 马尔可夫决策过程

1.4 AI Agent 开发的挑战与机遇

1.4.1 技术挑战

1.4.2 伦理考量

1.4.3 未来发展方向

《AI Agent 开发实战》第2章: AI Agent 的核心技术.md

2.1 机器学习基础

2.1.1 监督学习

2.1.2 无监督学习

2.1.3 强化学习

2.2 深度学习技术

2.2.1 神经网络基础

2.2.2 卷积神经网络 (CNN)

2.2.3 循环神经网络 (RNN)

2.2.4 注意力机制与 Transformer

2.3 自然语言处理 (NLP)

2.3.1 文本分类

2.3.2 命名实体识别

2.3.3 情感分析

2.3.4 机器翻译

2.4 计算机视觉

2.4.1 图像分类

2.4.2 目标检测

2.4.3 图像分割

2.4.4 人脸识别

2.5 决策与规划

2.5.1 决策树

2.5.2 蒙特卡洛树搜索

2.5.3 A* 算法

第二部分: AI Agent 设计与开发

《AI Agent 开发实战》第3章: AI Agent 架构设计.md

3.1 Agent 架构的基本组件

3.1.1 感知模块

3.1.2 推理引擎

3.1.3 行动执行模块

3.2 常见的 Agent 架构

3.2.1 反应式架构

3.2.2 分层架构

3.2.3 BDI 架构

3.3 多 Agent 系统设计

3.3.1 Agent 间通信协议

3.3.2 协作与竞争机制

3.3.3 分布式问题解决

《AI Agent 开发实战》第4章: AI Agent 环境构建.md

4.1 模拟环境设计

4.1.1 物理世界模拟

4.1.2 社交环境模拟

4.2 Agent-环境交互接口

4.2.1 感知数据格式化

4.2.2 行动指令标准化

4.3 环境复杂度与不确定性

4.3.1 部分可观察环境

4.3.2 动态环境适应

4.4 OpenAI Gym

4.4.1 Gym 环境介绍

4.4.2 创建自定义 Gym 环境

4.4.3 在 Gym 中训练 AI Agent

《AI Agent 开发实战》第5章: AI Agent 的学习与优化.md

5.1 强化学习在 Agent 中的应用

5.1.1 Q-learning 算法实现

5.1.2 深度 Q 网络 (DQN)

5.1.3 策略梯度方法

5.2 进化算法优化

5.2.1 遗传算法在 Agent 行为优化中的应用

5.2.2 神经进化方法

5.3 元学习与快速适应

5.3.1 少样本学习技术

5.3.2 终身学习 Agent 设计

5.4 多智能体强化学习

5.4.1 多智能体马尔可夫决策过程

5.4.2 分散式强化学习

5.4.3 协作探索策略

《AI Agent 开发实战》第6章: AI Agent 开发框架与工具.md

6.1 主流 AI Agent 开发框架

6.1.1 TensorFlow 与 Keras

6.1.2 PyTorch

6.1.3 TensorFlow Agents

6.1.4 ROS (机器人操作系统)

6.2 AI Agent 开发工具与库

6.2.1 Python 科学计算库 (NumPy, Pandas, SciPy)

6.2.2 可视化工具 (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

6.2.3 NLP 工具包 (NLTK, spaCy, Gensim)

6.2.4 计算机视觉库 (OpenCV, Pillow, scikit-image)

6.3 仿真平台

6.3.1 Unity ML-Agents

6.3.2 Microsoft AirSim

6.4 AI Agent 部署工具

6.4.1 Docker

6.4.2 Kubernetes

6.4.3 TensorFlow Serving

6.5 Agent 部署与集成

6.5.1 云端部署策略

6.5.2 边缘计算在 Agent 中的应用

第三部分: AI Agent 开发实战

《AI Agent 开发实战》第7章: 智能对话 Agent 开发.md

7.1 对话系统架构设计

7.1.1 意图识别

7.1.2 实体提取

7.1.3 对话管理

7.1.4 响应生成

7.2 使用 Rasa 构建对话 Agent

7.2.1 Rasa 框架介绍

7.2.2 训练 Rasa NLU 模型

7.2.3 设计对话流程

7.2.4 集成外部 API

7.3 基于 Transformer 的对话生成

7.3.1 Transformer 模型原理

7.3.2 微调预训练语言模型

7.3.3 实现上下文感知的对话生成

7.4 多模态对话 Agent

7.4.1 语音识别集成

7.4.2 图像理解在对话中的应用

7.4.3 多模态融合技术

《AI Agent 开发实战》第8章: 游戏 AI Agent 开发.md

8.1 游戏 AI 基础

8.1.1 游戏状态表示

8.1.2 评估函数设计

8.1.3 搜索算法

8.2 基于规则的游戏 AI

8.2.1 有限状态机

8.2.2 行为树

8.2.3 规则系统实现

8.3 强化学习在游戏 AI 中的应用

8.3.1 Q-learning 算法

8.3.2 深度 Q 网络 (DQN)

8.3.3 策略梯度方法

8.4 AlphaGo 原理与实现

8.4.1 蒙特卡洛树搜索

8.4.2 价值网络与策略网络

8.4.3 自我对弈与强化学习

8.5 多智能体系统

8.5.1 合作与竞争行为

8.5.2 多智能体强化学习

8.5.3 群体智能算法

《AI Agent 开发实战》第9章: 机器人 AI Agent 开发.md

9.1 机器人系统概述

9.1.1 机器人硬件组成

9.1.2 机器人软件架构

9.1.3 机器人操作系统 (ROS) 基础

9.2 机器人感知系统

9.2.1 传感器数据处理

9.2.2 SLAM 技术

9.2.3 目标检测与跟踪

9.3 机器人运动规划与控制

9.3.1 运动学与动力学

9.3.2 路径规划算法

9.3.3 PID 控制器设计

9.4 机器人学习与适应

9.4.1 模仿学习

9.4.2 强化学习在机器人控制中的应用

9.4.3 迁移学习技术

9.5 人机交互

9.5.1 语音交互系统

9.5.2 手势识别

9.5.3 情感计算在机器人中的应用

《AI Agent 开发实战》第10章: 智能推荐 Agent 开发.md

10.1 推荐系统基础

10.1.1 协同过滤

10.1.2 基于内容的推荐

10.1.3 混合推荐方法

10.2 深度学习在推荐系统中的应用

10.2.1 深度协同过滤

10.2.2 序列推荐模型

10.2.3 注意力机制在推荐中的运用

10.3 上下文感知推荐

10.3.1 上下文信息建模

10.3.2 多任务学习

10.3.3 强化学习在推荐中的应用

10.4 推荐系统的评估与优化

10.4.1 离线评估指标

10.4.2 在线 A/B 测试

10.4.3 推荐多样性与新颖性优化

10.5 构建可解释的推荐 Agent

10.5.1 推荐解释生成

10.5.2 知识图谱辅助推荐

10.5.3 交互式推荐对话

《AI Agent 开发实战》第11章: 自动驾驶 AI Agent 开发.md

11.1 感知系统设计

11.1.1 多传感器融合

11.1.2 环境建模

11.2 决策与规划

11.2.1 行为预测

11.2.2 路径规划算法

11.3 控制系统实现

11.3.1 横向控制

11.3.2 纵向控制

11.4 安全性与应急处理

11.4.1 风险评估模型

11.4.2 失效安全模式设计

11.5 仿真测试与实车验证

11.5.1 场景库构建

11.5.2 实车测试方法与标准

第四部分: AI Agent 高级主题

《AI Agent 开发实战》第12章: 多智能体系统.md

12.1 多智能体系统基础

12.1.1 多智能体系统架构

12.1.2 智能体通信协议

12.1.3 协作与竞争机制

12.2 分布式人工智能

12.2.1 任务分解与分配

12.2.2 分布式学习算法

12.2.3 共识机制

12.3 群体智能

12.3.1 蚁群算法

12.3.2 粒子群优化

12.3.3 人工蜂群算法

12.4 多智能体系统应用

12.4.1 智能交通系统

12.4.2 分布式能源管理

12.4.3 多机器人协作系统

《AI Agent 开发实战》第13章: 可解释 AI 与透明决策.md

13.1 可解释 AI 概述

13.1.1 可解释性的重要性

13.1.2 可解释 AI 的挑战

13.1.3 可解释性与性能的权衡

13.2 模型解释技术

13.2.1 特征重要性分析

13.2.2 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

13.2.3 SHAP (SHapley Additive exPlanations)

13.3 可视化解释方法

13.3.1 决策树可视化

13.3.2 神经网络激活可视化

13.3.3 注意力机制可视化

13.4 案例分析与对比解释

13.4.1 反事实解释

13.4.2 原型与批评方法

13.4.3 基于实例的解释

13.5 构建可解释的 AI Agent

13.5.1 可解释强化学习

13.5.2 知识蒸馏技术

13.5.3 神经符号系统

《AI Agent 开发实战》第14章: AI Agent 的伦理与安全.md

14.1 AI 伦理基础

14.1.1 AI 伦理原则

14.1.2 偏见与公平性

14.1.3 隐私保护

14.2 AI 安全威胁

14.2.1 对抗性攻击

14.2.2 数据投毒

14.2.3 模型逆向工程

14.3 鲁棒性与防御策略

14.3.1 对抗性训练

14.3.2 隐私保护机器学习

14.3.3 联邦学习

14.4 AI 治理与监管

14.4.1 AI 法律法规概述

14.4.2 AI 系统审计

14.4.3 负责任的 AI 开发实践

14.5 构建可信 AI Agent

14.5.1 可验证 AI 系统

14.5.2 伦理决策框架

14.5.3 人机协作与人类监督

《AI Agent 开发实战》第15章: AI Agent 的未来展望.md

15.1 通用人工智能 (AGI)

15.1.1 AGI 的定义与特征

15.1.2 当前 AGI 研究进展

15.1.3 AGI 的潜在影响

15.2 人工意识与情感

15.2.1 机器意识理论

15.2.2 情感计算进展

15.2.3 伦理与哲学考量

15.3 人机共生

15.3.1 脑机接口技术

15.3.2 增强智能

15.3.3 人机协作新模式

15.4 分布式与边缘 AI

15.4.1 5G 与边缘计算

15.4.2 物联网 AI

15.4.3 去中心化 AI 系统

15.5 AI Agent 的社会影响

15.5.1 就业与经济变革

15.5.2 教育与技能发展

15.5.3 AI 治理与全球合作

《AI Agent 开发实战》附录.md

附录 A: AI 数学基础

附录 B: 常用算法与数据结构

附录 C: 开发环境搭建指南

附录 D: AI Agent 相关开源项目

附录 E: AI 伦理与法规参考

附录 F: 术语表

附录 G: 参考文献

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