多個 Agents 幫你做事 - 動手打造平行 AI 智慧代理群

出版社： 深智數位股份有限公司
作者： 尹浩
譯者： 0
規格： 17x23x2.2
裝訂： 平裝
頁數： 448
出版日： 08/19/2026
ISBN 13 : 9786267889572
內容簡介： https://youtu.be/xH64u77IgQk

．智慧代理定義與發展：代理等級、使用動機與落地路徑
．智慧代理核心元件：LLM、工具、記憶、規劃與 RAG
．實驗環境建置：網頁對話、程式碼對話與工程骨架
．大模型基礎：Transformer、資料清洗、斷詞、預訓練、微調與對齊
．解碼策略與模型評測：Sampling、幻覺機制、MMLU、C-EVAL、GSM8K、HumanEval 與 OpenCompass
．提示詞工程：結構化 Prompt 與常見提示框架
．RAG 系統構建：文件解析、檢索索引、查詢路由、最佳化與 RAGas 評測
．記憶系統工程：token 計數、摘要壓縮、短期與長期記憶，MemGPT、Mem0、BoT
．規劃與多智慧代理：CoT、Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute，以及 AutoGen、MetaGPT、CrewAI、LangGraph；案例涵蓋智慧家居、AI 辦公、翻譯、知識庫、程式助手與智慧客服

【書籍簡介】
本書共分8章，第1章介紹智慧代理定義、核心元件、代理等級與實驗環境；第2章介紹 Transformer 與大模型訓練流程、解碼與能力評測，並以 OpenCompass 示範評測；第3章介紹提示詞與結構化提示詞，整理多種提示框架與最佳化方法；第4章介紹 RAG 系統建構、文件解析、最佳化策略與 RAGas 評測；第5章介紹記憶模組的手動實作與 MemGPT/Mem0/BoT 框架；第6章介紹規劃能力方法群，包含 CoT、Self-Ask、Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute 等；第7章介紹多智慧代理系統核心概念與 AutoGen/MetaGPT/CrewAI/LangGraph 實作；第8章以智慧家居、AI辦公、翻譯、知識庫、程式助手與智慧客服等案例完成整合實戰。

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