大模型应用开发动手做AIAGENT

第 1章 何谓Agent，为何Agent 001 1.1 大开脑洞的演讲：Life 3.0 001 1.2 那么，究竟何谓Agent 003 1.3 Agent的大脑：大模型的通用推理能力 006 1.3.1 人类的大脑了不起 006 1.3.2 大模型出现之前的Agent 007 1.3.3 大模型就是Agent的大脑 008 1.3.4 期望顶峰和失望低谷 010 1.3.5 知识、记忆、理解、表达、推理、反思、泛化和自我提升 012 1.3.6 基于大模型的推理能力构筑AI应用 015 1.4 Agent的感知力：语言交互能力和多模态能力 016 1.4.1 语言交互能力 016 1.4.2 多模态能力 016 1.4.3 结合语言交互能力和多模态能力 017 1.5 Agent的行动力：语言输出能力和工具使用能力 017 1.5.1 语言输出能力 017 1.5.2 工具使用能力 018 1.5.3 具身智能的实现 019 1.6 Agent对各行业的效能提升 019 1.6.1 自动办公好助手 020 1.6.2 客户服务革命 020 1.6.3 个性化推荐 020 1.6.4 流程的自动化与资源的优化 021 1.6.5 医疗保健的变革 021 1.7 Agent带来新的商业模式和变革 022 1.7.1 Gartner的8项重要预测 023 1.7.2 Agent即服务 024 1.7.3 多Agent协作 025 1.7.4 自我演进的AI 026 1.7.5 具身智能的发展 026 1.8 小结 027 第 2章 基于大模型的Agent技术框架 029 2.1 Agent的四大要素 029 2.2 Agent的规划和决策能力 031 2.3 Agent的各种记忆机制 032 2.4 Agent的核心技能：调用工具 033 2.5 Agent的推理引擎：ReAct框架 035 2.5.1 何谓ReAct 035 2.5.2 用ReAct框架实现简单Agent 038 2.5.3 基于ReAct框架的提示 040 2.5.4 创建大模型实例 043 2.5.5 定义搜索工具 044 2.5.6 构建ReAct Agent 044 2.5.7 执行ReAct Agent