目录
第一章:AI Agent 初印象
1.1 AI Agent:开启智能新纪元的钥匙
从科幻构想迈向现实应用的历程
AI Agent 应用场景与发展
1.2 与传统 AI 的本质区别
传统 AI 面临的局限性剖析
AI Agent 独有的自主性与灵活性优势
第二章:AI Agent 核心原理深度解析
2.1 感知世界的前沿技术
多元传感器类型与高效数据采集方法
数据预处理流程与关键特征提取技术
2.2 决策引擎的运作机制
机器学习算法的核心支撑
基于强化学习的决策优化策略
2.3 行动执行的具体路径
软件层面的 API 调用与交互逻辑
硬件层面的精准控制与驱动技术
2.4 记忆与学习的循环体系
记忆存储结构设计与管理策略
在线学习与离线学习的运行机制
第三章:AI Agent 架构全面剖析
3.1 单一 Agent 架构详解
模块构成与内部交互流程
典型架构案例的深入分析
3.2 多 Agent 系统架构探秘
多 Agent 协作模式的分类与特点
通信机制与协调策略的设计与实现
强化学习在多 Agent 系统中的应用
3.3 分布式 AI Agent 架构解析
分布式系统的基础概念与原理
分布式 AI Agent 的部署方式与运行机制
第四章:自然语言处理与 AI Agent 的融合
4.1 自然语言理解技术
词法、句法与语义分析的核心技术
语言模型的构建方法与应用场景
4.2 对话管理与交互策略
对话策略的制定原则与方法
多轮对话处理与上下文理解技术
4.3 任务执行中的语言指令解析
复杂任务的语言拆解策略
基于语言的任务规划与执行流程
第五章:计算机视觉与 AI Agent 的结合
5.1 图像与视频感知技术
目标检测与识别的前沿技术
图像分割与场景理解的实现方法
5.2 视觉导航与定位技术
移动 AI Agent 的视觉导航原理与应用
基于视觉的定位算法与实践
5.3 视觉反馈与控制技术
根据视觉信息调整行动的策略
视觉闭环控制系统的设计与优化
第六章:AI Agent 实战前的准备工作
6.1 开发工具与平台介绍
主流 AI 开发框架的特点与优势
专为 AI Agent 打造的开发平台
6.2 数据集的准备与处理
数据收集的多元渠道与方法
数据标注与清洗的流程与技术
6.3 环境搭建与配置
硬件环境的需求与选型建议
软件环境搭建步骤与参数配置要点
第七章:简单 AI Agent 实战案例解析
7.1 智能家居温控 Agent
功能需求的详细分析
系统设计思路与实现方法
测试流程与优化策略
7.2 智能客服聊天 Agent
对话流程的设计与优化
知识库构建的方法与技巧
部署方案与应用效果评估