AI Agent：AI的下一個風口

第1部分　AI的演進與大模型的興起
第1章　AI的起源與進化 3
1.1　從桌面應用到雲計算 3
1.1.1　桌面應用時代：個人電腦提升個人辦公效率 4
1.1.2　因特網應用時代：軟件從桌面擴展到網絡 5
1.1.3　移動應用時代：軟件走進生活 6
1.1.4　雲計算與SaaS時代：軟件服務化 7
1.2　從早期萌芽到深度學習 9
1.2.1　早期萌芽時代（20世紀50年代—60年代） 9
1.2.2　知識工程時代（20世紀70年代—80年代中期） 10
1.2.3　統計學習時代
（20世紀80年代末—21世紀10年代） 11
1.2.4　深度學習時代（21世紀10年代至今） 12
第2章　大模型時代的AI 14
2.1　生成式AI的崛起 14
2.1.1　圖像生成 15
2.1.2　文本生成 16
2.1.3　音頻生成 18
2.1.4　生成式AI的發展歷程 19
2.1.5　應用與展望 20
2.1.6　總結 21
2.2　大模型時代狂飆猛進 22
2.2.1　語言模型的發展歷程 22
2.2.2　LLM的關鍵技術 24
2.2.3　LLM的典型應用 26
第2部分　大模型驅動的智能體
第3章　什麽是智能體 31
3.1　智能體的定義與特點 31
3.1.1　智能體的定義 32
3.1.2　智能體的特徵 33
3.1.3　智能體的應用 34
3.1.4　總結 35
3.2　智能體與傳統軟件的關系 36
3.2.1　智能體與傳統軟件的區別 36
3.2.2　智能體在軟件開發中扮演的角色 38
3.2.3　智能體與傳統軟件的集成 39
3.2.4　智能體在軟件開發中的案例 40
3.2.5　總結 42
3.3　智能體與LLM的關系 43
3.3.1　回顧LLM的神奇之處 43
3.3.2　智能體與LLM的交互 44
3.3.3　智能體與LLM的合作實例 46
3.3.4　智能體與LLM融合中的技術挑戰 47
3.3.5　對智能體與LLM合作的展望 48
第4章　智能體的核心技術 50
4.1　NLP 50
4.1.1　NLP核心技術 51
4.1.2　倫理、偏見與技術挑戰 52
4.1.3　NLG 54
4.1.4　多模態處理和NLP 55
4.1.5　回顧和展望 56
4.2　從ChatGPT到智能體 57
4.2.1　ChatGPT的特點 58
4.2.2　AI和NLP的演進 59
4.2.3　技術突破與倫理挑戰 60
4.3　智能體的五種超能力 61
4.3.1　記憶 61
4.3.2　規劃 63
4.3.3　工具使用 64
4.3.4　自主決策 65
4.3.5　推理 67
4.3.6　應用展望 69
第3部分　下一代軟件可以不必是軟件
第5章　自然語言帶來交互革命 73
5.1　從圖形用戶界面到自然語言的進化 73
5.1.1　交互界面的進化 73
5.1.2　圖形用戶界面 74
5.1.3　自然語言交互 75
5.1.4　會話界面興起 77
5.1.5　交互界面的未來 78
5.2　如何改變用戶體驗 79
5.2.1　用戶體驗演變 79
5.2.2　自然語言交互崛起 80
5.2.3　未來展望 81
第6章　高度自動化帶來生產力革命 83
6.1　人機協同的方法和框架 83
6.1.1　人機協同的重要性 83
6.1.2　人機協同的核心目標 84
6.1.3　人機協同的方法和框架 85
6.1.4　人機協同的典型案例 86
6.1.5　生產力革命 87
6.1.6　未來展望 89
6.2　企業級應用與任務規劃 90
6.2.1　企業級應用的需求 90
6.2.2　任務規劃的作用 92
6.2.3　企業如何選擇工具 92
6.2.4　機遇與挑戰 94
6.2.5　未來展望 95
第7章　多智能體系統的未來 96
7.1　單智能體系統與多智能體系統的差異 96
7.1.1　單智能體系統的特點 97
7.1.2　多智能體系統的特點 98
7.1.3　技術進步與分析和比較 99
7.1.4　對企業的影響與未來趨勢 101
7.2　模擬真實世界的組織結構與工作流程 102
7.2.1　組織結構模擬 103
7.2.2　工作流程模擬 104
7.2.3　技術進步與實踐應用 106
7.2.4　根據模擬結果進行組織結構和工作流程優化 107
7.2.5　未來趨勢 108
第4部分　典型案例和商業應用
第8章　斯坦福小鎮項目：生成式智能體的典型案例 113
8.1　實驗背景與目的 113
8.1.1　非凡之旅 113
8.1.2　概念框架 114
8.1.3　核心技術 116
8.1.4　生成式智能體設計 119
8.1.5　實驗目的 121
8.2　生成式智能體架構設計 123
8.2.1　基礎架構 123
8.2.2　記憶和檢索 124
8.2.3　反思 126
8.2.4　規劃和反應 128
8.2.5　行為和互動 129
8.2.6　用戶參與 130
8.3　對未來的啟示 131
8.3.1　生成式智能的潛力無限 131
8.3.2　生成式智能體的倫理挑戰 134
8.3.3　潛力與倫理並重的未來 135
第9章　自主式智能體的典型案例 137
9.1　AutoGPT：通過自然語言的需求描述執行自動化任務 138
9.1.1　AutoGPT的核心功能 138
9.1.2　AutoGPT的技術架構 139
9.1.3　AutoGPT的應用範圍 139
9.1.4　未來展望 140
9.2　BabyAGI：根據任務結果自動創建、排序和執行新任務 141
9.2.1　BabyAGI的核心功能 141
9.2.2　BabyAGI的技術架構 142
9.2.3　未來展望 143
9.3　MetaGPT：重塑生成式AI與軟件開發界面的
多智能體架構 144
9.3.1　MetaGPT的核心功能 144
9.3.2　MetaGPT的安裝和配置 148
9.3.3　石頭、剪刀、布游戲開發中的實例分析 149
9.3.4　在軟件開發市場中的競爭地位與競爭優勢 150
9.3.5　未來展望 151
9.4　AutoGen：下一代LLM應用的啟動器 152
9.4.1　AutoGen的核心功能 152
9.4.2　AutoGen的技術架構 153
9.4.3　AutoGen的應用案例 154
9.4.4　AutoGen的核心優勢 155
9.4.5　未來展望 156
9.5　ChatDev：重塑軟件開發的AI群體智能協作框架 157
9.5.1　基本介紹 157
9.5.2　ChatDev的技術架構 160
9.5.3　ChatDev的實際應用 162
9.5.4　ChatDev的優勢和挑戰 163
9.5.5未來展望 164
9.6　Camel.AI：引領自主與交流智能體的未來 164
9.6.1　Camel.AI的核心概念 164
9.6.2Camel.AI的技術架構 165
9.6.3　Camel.AI的實際應用 168
9.6.4　Camel.AI的實驗和性能評估 170
9.6.5未來展望 171
第5部分　智能體的潛能與機遇
第10章　從智能體到具身智能 175
10.1　具身智能的定義與特點 175
10.1.1　智能體與具身智能的區別 175
10.1.2　具身智能的核心概念 177
10.1.3　具身認知理論的重要性 178
10.2　感知和解析環境與自主決策 180
10.2.1　感知和解析環境的技術 180
10.2.2　從感知到行動的過程 181
10.2.3　自主決策的重要性 182
10.2.4　交互式學習與決策優化 183
10.3　從軟件到硬件的進化 184
10.3.1　軟件的角色與硬件的配合 184
10.3.2　硬件進化對軟件的影響 185
10.3.3　具身智能在硬件設計中的應用 186
10.3.4　軟硬件協同發展的未來展望 187
10.4　具身機器人的應用場景 188
10.4.1　具身機器人在工業領域的應用 188
10.4.2　具身機器人在醫療領域的應用 189
10.4.3　具身機器人在日常生活中的應用 191
10.4.4　具身機器人的發展趨勢 192
10.5　具身智能研究的挑戰與機遇 193
10.5.1　當前的研究難點與挑戰 193
10.5.2　解決方案與研究方向 194
10.5.3　具身智能對未來社會的影響 196
10.5.4　具身智能的商業潛力與市場前景 197
10.6　具身智能和核心與未來 198
10.6.1　重新審視智能體的重要性 198
10.6.2　對研究者和實踐者的建議 199
第11章　智能體與未來的關系 200
11.1　重塑Web3.0格局的可能性 200
11.1.1　Web3.0的定義與特點 200
11.1.2　智能體在Web3.0中的角色 201
11.1.3　智能體在Web3.0中的應用案例 203
11.2　智能體在元宇宙里的應用 204
11.2.1　元宇宙的定義與發展 204
11.2.2　元宇宙里的智能體應用 205
11.2.3　智能體在元宇宙里的應用案例 206
第6部分　展望：安全、發展、邊界和挑戰
第12章　數據治理與社會倫理 211
12.1　數據隱私保護與數據安全問題 211
12.1.1　數據收集與處理的風險 211
12.1.2　數據治理的重要性 212
12.2　自主決策與人類的倫理界限 213
12.2.1　自主決策的倫理考量 213
12.2.2　倫理原則與自主AI的選擇 214
12.2.3　決策邊界的確定和調整 215
第13章　技術邊界與未來無限 217
13.1　當前技術的局限性 217
13.1.1　數據訪問和數據質量問題 217
13.1.2　邏輯編程的局限性 218
13.1.3　應用領域的多方面挑戰 219
13.1.4　決策過程中的偏見問題 220
13.1.5　處理復雜任務和理解人類意圖的局限 221
13.2　技術的發展趨勢 222
13.2.1　技術不斷進步引領未來 222
13.2.2　數據科學與AI技術的進步 224
13.2.3　與其他先進技術的結合 225