第1部分　AI的演進(jìn)與大模型的興起
第1章　AI的起源與進(jìn)化 3
1.1　從桌面應(yīng)用到云計(jì)算 3
1.1.1　桌面應(yīng)用時(shí)代：個(gè)人電腦提升個(gè)人辦公效率 4
1.1.2　互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí)代：軟件從桌面擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò) 5
1.1.3　移動(dòng)應(yīng)用時(shí)代：軟件走進(jìn)生活 6
1.1.4　云計(jì)算與SaaS時(shí)代：軟件服務(wù)化 7
1.2　從早期萌芽到深度學(xué)習(xí) 9
1.2.1　早期萌芽時(shí)代（20世紀(jì)50年代—60年代） 9
1.2.2　知識(shí)工程時(shí)代（20世紀(jì)70年代—80年代中期） 10
1.2.3　統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)時(shí)代
（20世紀(jì)80年代末—21世紀(jì)10年代） 11
1.2.4　深度學(xué)習(xí)時(shí)代（21世紀(jì)10年代至今） 12
第2章　大模型時(shí)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(fā)展歷程 19
2.1.5　應(yīng)用與展望 20
2.1.6　總結(jié) 21
2.2　大模型時(shí)代狂飆猛進(jìn) 22
2.2.1　語(yǔ)言模型的發(fā)展歷程 22
2.2.2　LLM的關(guān)鍵技術(shù) 24
2.2.3　LLM的典型應(yīng)用 26
第2部分　大模型驅(qū)動(dòng)的智能體
第3章　什么是智能體 31
3.1　智能體的定義與特點(diǎn) 31
3.1.1　智能體的定義 32
3.1.2　智能體的特征 33
3.1.3　智能體的應(yīng)用 34
3.1.4　總結(jié) 35
3.2　智能體與傳統(tǒng)軟件的關(guān)系 36
3.2.1　智能體與傳統(tǒng)軟件的區(qū)別 36
3.2.2　智能體在軟件開(kāi)發(fā)中扮演的角色 38
3.2.3　智能體與傳統(tǒng)軟件的集成 39
3.2.4　智能體在軟件開(kāi)發(fā)中的案例 40
3.2.5　總結(jié) 42
3.3　智能體與LLM的關(guān)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(shí)例 46
3.3.4　智能體與LLM融合中的技術(shù)挑戰(zhàn) 47
3.3.5　對(duì)智能體與LLM合作的展望 48
第4章　智能體的核心技術(shù) 50
4.1　NLP 50
4.1.1　NLP核心技術(shù) 51
4.1.2　倫理、偏見(jiàn)與技術(shù)挑戰(zhàn) 52
4.1.3　NLG 54
4.1.4　多模態(tài)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(diǎn) 58
4.2.2　AI和NLP的演進(jìn) 59
4.2.3　技術(shù)突破與倫理挑戰(zhàn) 60
4.3　智能體的五種超能力 61
4.3.1　記憶 61
4.3.2　規(guī)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(yīng)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(yǔ)言帶來(lái)交互革命 73
5.1　從圖形用戶界面到自然語(yǔ)言的進(jìn)化 73
5.1.1　交互界面的進(jìn)化 73
5.1.2　圖形用戶界面 74
5.1.3　自然語(yǔ)言交互 75
5.1.4　會(huì)話界面興起 77
5.1.5　交互界面的未來(lái) 78
5.2　如何改變用戶體驗(yàn) 79
5.2.1　用戶體驗(yàn)演變 79
5.2.2　自然語(yǔ)言交互崛起 80
5.2.3　未來(lái)展望 81
第6章　高度自動(dòng)化帶來(lái)生產(chǎn)力革命 83
6.1　人機(jī)協(xié)同的方法和框架 83
6.1.1　人機(jī)協(xié)同的重要性 83
6.1.2　人機(jī)協(xié)同的核心目標(biāo) 84
6.1.3　人機(jī)協(xié)同的方法和框架 85
6.1.4　人機(jī)協(xié)同的典型案例 86
6.1.5　生產(chǎn)力革命 87
6.1.6　未來(lái)展望 89
6.2　企業(yè)級(jí)應(yīng)用與任務(wù)規(guī)劃 90
6.2.1　企業(yè)級(jí)應(yīng)用的需求 90
6.2.2　任務(wù)規(guī)劃的作用 92
6.2.3　企業(yè)如何選擇工具 92
6.2.4　機(jī)遇與挑戰(zhàn) 94
6.2.5　未來(lái)展望 95
第7章　多智能體系統(tǒng)的未來(lái) 96
7.1　單智能體系統(tǒng)與多智能體系統(tǒng)的差異 96
7.1.1　單智能體系統(tǒng)的特點(diǎn) 97
7.1.2　多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn) 98
7.1.3　技術(shù)進(jìn)步與分析和比較 99
7.1.4　對(duì)企業(yè)的影響與未來(lái)趨勢(shì) 101
7.2　模擬真實(shí)世界的組織結(jié)構(gòu)與工作流程 102
7.2.1　組織結(jié)構(gòu)模擬 103
7.2.2　工作流程模擬 104
7.2.3　技術(shù)進(jìn)步與實(shí)踐應(yīng)用 106
7.2.4　根據(jù)模擬結(jié)果進(jìn)行組織結(jié)構(gòu)和工作流程優(yōu)化 107
7.2.5　未來(lái)趨勢(shì) 108
第4部分　典型案例和商業(yè)應(yīng)用
第8章　斯坦福小鎮(zhèn)項(xiàng)目：生成式智能體的典型案例 113
8.1　實(shí)驗(yàn)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(shù) 116
8.1.4　生成式智能體設(shè)計(jì) 119
8.1.5　實(shí)驗(yàn)?zāi)康?121
8.2　生成式智能體架構(gòu)設(shè)計(jì) 123
8.2.1　基礎(chǔ)架構(gòu) 123
8.2.2　記憶和檢索 124
8.2.3　反思 126
8.2.4　規(guī)劃和反應(yīng) 128
8.2.5　行為和互動(dòng) 129
8.2.6　用戶參與 130
8.3　對(duì)未來(lái)的啟示 131
8.3.1　生成式智能的潛力無(wú)限 131
8.3.2　生成式智能體的倫理挑戰(zhàn) 134
8.3.3　潛力與倫理并重的未來(lái) 135
第9章　自主式智能體的典型案例 137
9.1　AutoGPT：通過(guò)自然語(yǔ)言的需求描述執(zhí)行自動(dòng)化任務(wù) 138
9.1.1　AutoGPT的核心功能 138
9.1.2　AutoGPT的技術(shù)架構(gòu) 139
9.1.3　AutoGPT的應(yīng)用范圍 139
9.1.4　未來(lái)展望 140
9.2　BabyAGI：根據(jù)任務(wù)結(jié)果自動(dòng)創(chuàng)建、排序和執(zhí)行新任務(wù) 141
9.2.1　BabyAGI的核心功能 141
9.2.2　BabyAGI的技術(shù)架構(gòu) 142
9.2.3　未來(lái)展望 143
9.3　MetaGPT：重塑生成式AI與軟件開(kāi)發(fā)界面的
多智能體架構(gòu) 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(kāi)發(fā)中的實(shí)例分析 149
9.3.4　在軟件開(kāi)發(fā)市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)地位與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 150
9.3.5　未來(lái)展望 151
9.4　AutoGen：下一代LLM應(yīng)用的啟動(dòng)器 152
9.4.1　AutoGen的核心功能 152
9.4.2　AutoGen的技術(shù)架構(gòu) 153
9.4.3　AutoGen的應(yīng)用案例 154
9.4.4　AutoGen的核心優(yōu)勢(shì) 155
9.4.5　未來(lái)展望 156
9.5　ChatDev：重塑軟件開(kāi)發(fā)的AI群體智能協(xié)作框架 157
9.5.1　基本介紹 157
9.5.2　ChatDev的技術(shù)架構(gòu) 160
9.5.3　ChatDev的實(shí)際應(yīng)用 162
9.5.4　ChatDev的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn) 163
9.5.5未來(lái)展望 164
9.6　Camel.AI：引領(lǐng)自主與交流智能體的未來(lái) 164
9.6.1　Camel.AI的核心概念 164
9.6.2Camel.AI的技術(shù)架構(gòu) 165
9.6.3　Camel.AI的實(shí)際應(yīng)用 168
9.6.4　Camel.AI的實(shí)驗(yàn)和性能評(píng)估 170
9.6.5未來(lái)展望 171
第5部分　智能體的潛能與機(jī)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(diǎn) 175
10.1.1　智能體與具身智能的區(qū)別 175
10.1.2　具身智能的核心概念 177
10.1.3　具身認(rèn)知理論的重要性 178
10.2　感知和解析環(huán)境與自主決策 180
10.2.1　感知和解析環(huán)境的技術(shù) 180
10.2.2　從感知到行動(dòng)的過(guò)程 181
10.2.3　自主決策的重要性 182
10.2.4　交互式學(xué)習(xí)與決策優(yōu)化 183
10.3　從軟件到硬件的進(jìn)化 184
10.3.1　軟件的角色與硬件的配合 184
10.3.2　硬件進(jìn)化對(duì)軟件的影響 185
10.3.3　具身智能在硬件設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 186
10.3.4　軟硬件協(xié)同發(fā)展的未來(lái)展望 187
10.4　具身機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景 188
10.4.1　具身機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用 188
10.4.2　具身機(jī)器人在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用 189
10.4.3　具身機(jī)器人在日常生活中的應(yīng)用 191
10.4.4　具身機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì) 192
10.5　具身智能研究的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 193
10.5.1　當(dāng)前的研究難點(diǎn)與挑戰(zhàn) 193
10.5.2　解決方案與研究方向 194
10.5.3　具身智能對(duì)未來(lái)社會(huì)的影響 196
10.5.4　具身智能的商業(yè)潛力與市場(chǎng)前景 197
10.6　具身智能和核心與未來(lái) 198
10.6.1　重新審視智能體的重要性 198
10.6.2　對(duì)研究者和實(shí)踐者的建議 199
第11章　智能體與未來(lái)的關(guān)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(diǎn) 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(yīng)用案例 203
11.2　智能體在元宇宙里的應(yīng)用 204
11.2.1　元宇宙的定義與發(fā)展 204
11.2.2　元宇宙里的智能體應(yīng)用 205
11.2.3　智能體在元宇宙里的應(yīng)用案例 206
第6部分　展望：安全、發(fā)展、邊界和挑戰(zhàn)
第12章　數(shù)據(jù)治理與社會(huì)倫理 211
12.1　數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全問(wèn)題 211
12.1.1　數(shù)據(jù)收集與處理的風(fēng)險(xiǎn) 211
12.1.2　數(shù)據(jù)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(diào)整 215
第13章　技術(shù)邊界與未來(lái)無(wú)限 217
13.1　當(dāng)前技術(shù)的局限性 217
13.1.1　數(shù)據(jù)訪問(wèn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題 217
13.1.2　邏輯編程的局限性 218
13.1.3　應(yīng)用領(lǐng)域的多方面挑戰(zhàn) 219
13.1.4　決策過(guò)程中的偏見(jiàn)問(wèn)題 220
13.1.5　處理復(fù)雜任務(wù)和理解人類意圖的局限 221
13.2　技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 222
13.2.1　技術(shù)不斷進(jìn)步引領(lǐng)未來(lái) 222
13.2.2　數(shù)據(jù)科學(xué)與AI技術(shù)的進(jìn)步 224
13.2.3　與其他先進(jìn)技術(shù)的結(jié)合 225