前言

未来已来，在这个数据驱动的时代，人工智能技术正以前所未有的速度融入我们的日常生活。大模型的兴起无疑加速了这一变革的步伐。作为一名人工智能领域的实践者，笔者亲历了从传统机器学习到深度学习，再到如今大模型时代的跃迁。大模型的出现，不仅重塑了我们对于智能的理解，更为各行各业带来了颠覆性的发展机遇。

以大模型为核心的智能体，因其广泛的适用性和与场景的强兼容性，必将成为这波浪潮中一颗耀眼的明珠。它们将在医疗、教育、金融、交通等多个领域发挥关键作用，助力人类解决复杂问题，提高工作效率，甚至在一些领域实现超越人类智能的突破。这些智能体将不再是简单的工具，而是生活中的伙伴，它们能够理解人类需求，预测我们的行为，为我们提供更加个性化、精准的服务。

同时，我们也应清醒地认识到，大模型的发展带来的不仅是机遇，还有一系列挑战和伦理问题。如何确保智能体的决策透明、公平、可解释，如何保护个人隐私和数据安全，如何避免潜在的滥用风险，这些都是我们必须严肃对待并努力解决的问题。未来已来，我们不仅要迎接智能时代，更要以负责任的态度去塑造它，确保科技进步真正惠及每个人。当然，这些挑战同时也是机遇，等待着这个时代的参与者去探索与解决。

本书立足于大模型时代的潮头，旨在带领读者深入探索智能体的奥秘。在这场探索之旅中，我们将从大模型的发展历程、关键技术要素，到智能体的构建、应用与优化策略，逐一揭开其神秘的面纱。与此同时，本书也详细介绍了主流的算法框架，为读者提供了一个全面理解智能体发展脉络和实践精髓的窗口。

本书主要内容

第1章主要介绍大模型及其发展历程。通过了解大模型的关键技术要素，包括模型架构、预训练策略、微调技术及硬件与并行计算的重要性，读者将掌握大模型的发展脉络。同时，本章将探讨大模型的核心价值，包括知识涌现和智能决策支持，以及相关技术或方法，如增量预训练、微调、大模型检索增强生成和基于大模型的智能体等，为后续的实践奠定基础。

第2章介绍智能体的基本概念，并探讨从第1个智能体到大模型时代智能体的演变。智能体的核心功能模块将被详细剖析，同时，读者将了解到主要的智能体框架及其应用。

第3章介绍ModelScopeAgent主要模块及参数配置，并手把手教你搭建应用环境。通过本章的学习，读者将能够搭建自己的智能体应用环境。

第4章介绍智能体的优化策略，包括继续预训练、微调、人类反馈强化学习和提示工程等。通过这些策略，智能体的学识、思考逻辑和表达习惯将得到提高与改进，其在实际应用场景中的能力也会得到提升。

第5章探讨智能体在内容创作与编辑领域的应用，包括智能写作助手、高效新闻生成、内容审核与推荐及场景翻译与风格迁移。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的具体应用和价值，同时通过这些实践案例，读者将掌握提示工程在智能体构建中的妙用。

第6章介绍智能体在娱乐创意领域的应用，包括图像生成与重绘、智能语音合成与解析及创意视频生成。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的创新应用，同时通过实践案例，读者将掌握官方提供的工具的使用方法。

第7章介绍智能体在财务、交通运输及科研领域的应用，包括财务分析报告撰写、交通知识库构建及智能体在科研领域的应用。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的具体应用和价值，同时通过案例实践，读者将掌握自主设计和构建智能体工具的方法和逻辑。

第8章介绍基于多智能体构建的群体型应用，包括协同开发平台、灵动交互空间、智能交通调度和虚拟艺术舞台。通过本章的学习，读者将了解智能体在这些领域的创新应用，同时通过案例实践，读者将掌握多智能体的构建方法和逻辑。

阅读建议

本书适合对大模型和智能体感兴趣的读者，无论是初学者还是有经验的开发者都能在本书中找到有价值的点。对于初学者，建议按照章节顺序，由浅入深地进行学习，逐步构建自己的知识体系。对于有经验的开发者，特别是资深算法工程师和研究员，可以挑选自己感兴趣的章节进行深入研究，以拓宽视野，提升技能。

在阅读过程中，建议读者结合书中的案例进行实践，亲自动手操作能够更好地理解和掌握书中的知识点。同时，本书提供了丰富的代码示例和配套资源，帮助读者更好地自学和实战。

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致谢

感谢家人，在写作的过程中对我的大力支持并分担压力； 感谢时代，为我们提供了一个舞台，让我们能够尽情地展示自己。

由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者见谅，并提宝贵意见。

王瑞平

2025年2月

图书简介