大模型项目实战：Agent开发与应用

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内容简介

前言

基础篇

第1章 Agent基础知识

1.1 Agent的概念

1.2 Agent的发展历程

1.3 常用的Agent开源技术及分类

1.4 Agent主要组件

第2章 Agent应用与开发环境搭建

2.1 Agent应用部署结构

2.2 Agent应用环境安装与验证

2.3 大语言模型的装载及API服务搭建

应用篇

第3章 通用型Agent应用

3.1 AutoGPT：个人助理

3.2 MemGPT：长记忆会话应用

第4章 任务驱动型Agent应用

4.1 BabyAGI：任务自驱动应用

4.2 Camel：角色扮演应用

第5章 辅助开发型Agent应用

5.1 Devika：AI“软件工程师”应用

5.2 CodeFuse-ChatBot：辅助编程应用

第6章 检索增强型Agent应用

6.1 DB-GPT：数据库应用

6.2 QAnything：知识库应用

开发篇

第7章 大语言模型开发与微调

7.1 开发要点

7.2 GLM-4

7.3 Llama3

第8章 基于GLM-4的Function-calling应用开发

8.1 开发要点

8.2 案例场景

8.3 关键原理

8.4 实现过程

第9章 基于AgentScope的ReAct Agent应用开发

9.1 开发要点

9.2 案例场景

9.3 关键原理

9.4 实现过程

第10章 基于LangChain的任务驱动Agent应用开发

10.1 开发要点

10.2 案例场景

10.3 关键原理

10.4 实现过程

第11章 基于LangGraph的工作流Agent应用开发

11.1 开发要点

11.2 案例场景

11.3 关键原理

11.4 实现过程

第12章 基于AutoGen的辅助编程Agent应用开发

12.1 开发要点

12.2 案例场景

12.3 关键原理

12.4 实现过程

第13章 基于LlamaIndex的RAG Agent综合应用开发

13.1 开发要点

13.2 案例场景

13.3 关键原理

13.4 实现过程

第14章 基于CrewAI的多角色Agent应用开发

14.1 开发要点

14.2 案例场景

14.3 关键原理

14.4 实现过程

第15章 基于Qwen-Agent的多智体图像应用开发

15.1 开发要点

15.2 案例场景

15.3 关键原理

15.4 实现过程

第16章 基于CogVLM2的多模态Agent应用开发

16.1 开发要点

16.2 案例场景

16.3 关键原理

16.4 实现过程

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