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01|人工智能的发展阶段
02|什么是Agent?
03|零基础搭建第一个智能体:语音汇报小秘书
04|零基础搭建第二个智能体:抖音热点短视频文案助理
05|了解GPTs
06|GPTs智能体案例解析:小红书文案、流程图设计与编辑
07|GPTs智能体案例解析:数据分析
08|案例演示:打造一个集成国内上百款工具的GPTs
09|详细配置:打造一个集成国内上百款工具的GPTs
10|智能客服Agent:实战演示
11|智能客服Agent:整体设计流程解析
12|智能客服Agent:后端解析(Assistants API)
13|智能客服Agent:工作流配置
14|智能客服Agent:后端配置
15|智能客服Agent:集成外部统计工具
16|FastGPT介绍
17|FastGPT创建知识库详解
18|FastGPT知识库应用配置详解
19|FastGPT测试并发布应用
20|FastGPT智能客服搭建:高级编排介绍
21|FastGPT智能客服搭建:基础配置
22|FastGPT智能客服搭建:结构化数据提取
23|FastGPT智能客服搭建:集成外部工具
24|FastGPT私有部署
25|FastGPT接入云端:Azure + ChatGLM
26|FastGPT接入本地大模型:ChatGLM3
27|FastGPT接入本地大模型:详细配置
28|AutoGen框架介绍
29|AutoGen基础环境安装
30|AutoGen基本使用介绍
31|AutoGen模型配置以及场景演示
32|AutoGen添加自定义技能
33|AutoGen基于外部API创建技能
34|AutoGen集成API平台
35|AutoGen API接口转换为技能
36|AutoGen特定业务场景下的智能工作流
37|AutoGen多智能体协作演示
38|AutoGen搭建多智能体团队为你工作
39|AutoGen工作流接入实际业务应用:实战演示
40|AutoGen工作流接入实际业务应用:详细配置
41|手把手带你本地部署大模型
42|手工下载大模型
43|接入本地部署大模型
44|RAG基本工作原理介绍
45|接入本地知识库
46|RAG技能添加
47|GPU服务器部署大模型
48|HuggingFace模型百倍速下载
49|模型微调:手把手带你微调ChatGLM3
50|模型微调:导出并应用训练后的ChatGLM模型
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AI Agent 智能体实战课
小册名称:AI Agent 智能体实战课
### 01 | 人工智能的发展阶段 在探索AI Agent(智能体)的实战应用之前,深入理解人工智能(Artificial Intelligence, AI)的发展历程是至关重要的。这一章将带您穿越时间的长河,从概念萌芽到技术爆炸,全面剖析人工智能的四个主要发展阶段:起源与早期发展、符号主义时代、连接主义兴起与深度学习革命,以及当前及未来的融合智能时代。 #### 一、起源与早期发展(1940s-1960s) **1.1 梦想启航:图灵测试与人工智能的诞生** 人工智能的故事,往往从艾伦·图灵(Alan Turing)的“图灵测试”讲起。1950年,图灵在论文《计算机器与智能》中提出了一个设想:如果一台机器能够与人类进行自然语言对话,且其回答让人类无法判断对方是人类还是机器,那么这台机器就可以被认为是具有智能的。这一思想不仅奠定了人工智能研究的基础,还激发了科学家们对构建智能机器的无限遐想。 **1.2 早期尝试:逻辑理论与机器学习的萌芽** 在这一时期,人工智能的研究主要集中在逻辑推理和机器学习两大领域。约翰·麦卡锡(John McCarthy)等人在1956年达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语,标志着AI作为一门学科的正式诞生。随后,马文·明斯基(Marvin Minsky)和西蒙(Herbert Simon)等人开发的“逻辑理论家”(Logic Theorist)程序,成功证明了数学定理,展示了计算机在逻辑推理方面的潜力。同时,亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)开发的跳棋程序成为早期机器学习的代表,它能够通过自我对弈学习并改进策略。 #### 二、符号主义时代(1960s-1980s) **2.1 专家系统:AI的黄金时代** 进入20世纪60年代,随着计算机技术的飞速发展,人工智能迎来了第一个高潮——专家系统时代。专家系统是一种基于规则的智能系统,它模仿人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题。著名的DENDRAL化学分析系统、MYCIN医疗诊断系统等,都是这一时期的杰出代表。这些系统不仅在各自领域内取得了显著成果,还极大地推动了AI技术的商业化进程。 **2.2 挑战与反思:知识获取瓶颈与AI寒冬** 然而,随着研究的深入,符号主义AI面临了严峻的挑战。其中,最为突出的是知识获取瓶颈问题。构建一个复杂的专家系统需要海量的专业知识和精确的规则定义,这一过程既耗时又费力。此外,符号主义AI缺乏处理不确定性、模糊性和常识推理的能力,限制了其应用范围。进入80年代,由于资金短缺、技术瓶颈和社会期望的落空,AI领域陷入了长时间的“寒冬”。 #### 三、连接主义兴起与深度学习革命(1980s至今) **3.1 连接主义复兴:神经网络的重生** 就在AI寒冬之际,连接主义(或称神经网络)的研究悄然兴起。与传统符号主义不同,连接主义强调通过模拟人脑神经元之间的连接和信号传递来处理信息。1986年,反向传播算法(Backpropagation)的提出,为训练多层神经网络提供了有效手段,极大地推动了神经网络的发展。尽管这一时期神经网络的应用仍局限于小规模问题,但其潜力已初露锋芒。 **3.2 深度学习革命:从图像识别到自然语言处理** 进入21世纪,随着计算能力的提升和大数据的涌现,深度学习技术迎来了爆发式增长。特别是2006年Hinton等人提出的深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)及其训练技巧,为深度学习的发展开辟了新路径。随后,卷积神经网络(CNN)在图像识别领域取得重大突破,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)在自然语言处理领域展现出强大实力。深度学习不仅解决了传统机器学习中的许多难题,还催生了诸如AlphaGo这样的标志性成果,彻底改变了人们对AI能力的认知。 **3.3 应用遍地开花:AI融入生活** 随着深度学习技术的成熟和普及,AI的应用范围迅速扩展至各个领域。从智能语音助手、自动驾驶汽车到医疗影像分析、金融科技风控,AI正以前所未有的方式改变着我们的生活方式。同时,AI Agent作为AI技术的重要载体,也在智能家居、智慧城市、智能制造等领域发挥着越来越重要的作用。 #### 四、当前及未来的融合智能时代 **4.1 融合智能:多技术协同发展** 当前,人工智能正处于一个多元融合、快速发展的新阶段。在这一阶段,符号主义、连接主义、行为主义等多种AI范式不再孤立发展,而是相互融合、相互补充。同时,AI技术还与其他前沿科技如物联网、区块链、量子计算等深度融合,共同推动社会进步和产业升级。 **4.2 挑战与机遇并存** 尽管AI技术取得了巨大进步,但仍面临诸多挑战。数据安全与隐私保护、算法偏见与公平性、伦理道德问题等,都是亟待解决的关键议题。同时,如何促进AI技术的可持续发展、实现人机和谐共生,也是未来研究的重要方向。 **4.3 展望未来:智能体引领未来生活** 展望未来,随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,AI Agent将成为连接物理世界与数字世界的桥梁,深刻影响并改变我们的生活方式。从个人助理到智慧城市管理者,从医疗健康顾问到工业生产伙伴,AI Agent将以其独特的智能特性和广泛的应用价值,引领我们走向更加智能、便捷、高效的未来生活。 综上所述,人工智能的发展历程是一段充满探索与挑战的旅程。从起源与早期发展的懵懂尝试,到符号主义时代的辉煌与挫败,再到连接主义兴起与深度学习革命的飞跃,直至当前及未来的融合智能时代,每一步都凝聚着科学家们的智慧与汗水。而AI Agent作为这一历程中的重要成果之一,正以其独特的魅力和无限潜力,引领我们迈向更加智能的未来。
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02|什么是Agent?
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