第1部分AI的演進與大模型的興起
第1章AI的起源與進化 3
1.1從桌面應用到雲計算 3
1.1.1桌面應用時代：個人電腦提升個人辦公效率 4
1.1.2互聯網應用時代：軟件從桌面擴展到網絡 5
1.1.3移動應用時代：軟件走進生活 6
1.1.4雲計算與SaaS時代：軟件服務化 7
1.2從早期萌芽到深度學習 9
1.2.1早期萌芽時代（20世紀50年代—60年代） 9
1.2.2知識工程時代（20世紀70年代—80年代中期） 10
1.2.3統計學習時代
（20世紀80年代末—21世紀10年代） 11
1.2.4深度學習時代（21世紀10年代至今） 12
第2章大模型時代的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的發展歷程 19
2.1.5應用與展望 20
2.1.6總結 21
2.2大模型時代狂飆猛進 22
2.2.1語言模型的發展歷程 22
2.2.2LLM的關鍵技術 24
2.2.3LLM的典型應用 26
第2部分大模型驅動的智能體
第3章什麼是智能體 31
3.1智能體的定義與特點 31
3.1.1智能體的定義 32
3.1.2智能體的特征 33
3.1.3智能體的應用 34
3.1.4總結 35
3.2智能體與傳統軟件的關繫 36
3.2.1智能體與傳統軟件的區別 36
3.2.2智能體在軟件開發中扮演的角色 38
3.2.3智能體與傳統軟件的集成 39
3.2.4智能體在軟件開發中的案例 40
3.2.5總結 42
3.3智能體與LLM的關繫 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的合作實例 46
3.3.4智能體與LLM融合中的技術挑戰 47
3.3.5對智能體與LLM合作的展望 48
第4章智能體的核心技術 50
4.1NLP 50
4.1.1NLP核心技術 51
4.1.2倫理、偏見與技術挑戰 52
4.1.3NLG 54
4.1.4多模態處理和NLP 55
4.1.5回顧和展望 56
4.2從ChatGPT到智能體 57
4.2.1ChatGPT的特點 58
4.2.2AI和NLP的演進 59
4.2.3技術突破與倫理挑戰 60
4.3智能體的五種超能力 61
4.3.1記憶 61
4.3.2規劃 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章自然語言帶來交互革命 73
5.1從圖形用戶界面到自然語言的進化 73
5.1.1交互界面的進化 73
5.1.2圖形用戶界面 74
5.1.3自然語言交互 75
5.1.4會話界面興起 77
5.1.5交互界面的未來 78
5.2如何改變用戶體驗 79
5.2.1用戶體驗演變 79
5.2.2自然語言交互崛起 80
5.2.3未來展望 81
第6章高度自動化帶來生產力革命 83
6.1人機協同的方法和框架 83
6.1.1人機協同的重要性 83
6.1.2人機協同的核心目標 84
6.1.3人機協同的方法和框架 85
6.1.4人機協同的典型案例 86
6.1.5生產力革命 87
6.1.6未來展望 89
6.2企業級應用與任務規劃 90
6.2.1企業級應用的需求 90
6.2.2任務規劃的作用 92
6.2.3企業如何選擇工具 92
6.2.4機遇與挑戰 94
6.2.5未來展望 95
第7章多智能體繫統的未來 96
7.1單智能體繫統與多智能體繫統的差異 96
7.1.1單智能體繫統的特點 97
7.1.2多智能體繫統的特點 98
7.1.3技術進步與分析和比較 99
7.1.4對企業的影響與未來趨勢 101
7.2模擬真實世界的組織結構與工作流程 102
7.2.1組織結構模擬 103
7.2.2工作流程模擬 104
7.2.3技術進步與實踐應用 106
7.2.4根據模擬結果進行組織結構和工作流程優化 107
7.2.5未來趨勢 108
第4部分典型案例和商業應用
第8章斯坦福小鎮項目：生成式智能體的典型案例 113
8.1實驗背景與目的 113
8.1.1非凡之旅 113
8.1.2概念框架 114
8.1.3核心技術 116
8.1.4生成式智能體設計 119
8.1.5實驗目的 121
8.2生成式智能體架構設計 123
8.2.1基礎架構 123
8.2.2記憶和檢索 124
8.2.3反思 126
8.2.4規劃和反應 128
8.2.5行為和互動 129
8.2.6用戶參與 130
8.3對未來的啟示 131
8.3.1生成式智能的潛力無限 131
8.3.2生成式智能體的倫理挑戰 134
8.3.3潛力與倫理並重的未來 135
第9章自主式智能體的典型案例 137
9.1AutoGPT：通過自然語言的需求描述執行自動化任務 138
9.1.1AutoGPT的核心功能 138
9.1.2AutoGPT的技術架構 139
9.1.3AutoGPT的應用範圍 139
9.1.4未來展望 140
9.2BabyAGI：根據任務結果自動創建、排序和執行新任務 141
9.2.1BabyAGI的核心功能 141
9.2.2BabyAGI的技術架構 142
9.2.3未來展望 143
9.3MetaGPT：重塑生成式AI與軟件開發界面的
多智能體架構 144
9.3.1MetaGPT的核心功能 144
9.3.2MetaGPT的安裝和配置 148
9.3.3石頭、剪刀、布遊戲開發中的實例分析 149
9.3.4在軟件開發市場中的競爭地位與競爭優勢 150
9.3.5未來展望 151
9.4AutoGen：下一代LLM應用的啟動器 152
9.4.1AutoGen的核心功能 152
9.4.2AutoGen的技術架構 153
9.4.3AutoGen的應用案例 154
9.4.4AutoGen的核心優勢 155
9.4.5未來展望 156
9.5ChatDev：重塑軟件開發的AI群體智能協作框架 157
9.5.1基本介紹 157
9.5.2ChatDev的技術架構 160
9.5.3ChatDev的實際應用 162
9.5.4ChatDev的優勢和挑戰 163
9.5.5未來展望 164
9.6Camel.AI：引領自主與交流智能體的未來 164
9.6.1Camel.AI的核心概念 164
9.6.2Camel.AI的技術架構 165
9.6.3Camel.AI的實際應用 168
9.6.4Camel.AI的實驗和性能評估 170
9.6.5未來展望 171
第5部分智能體的潛能與機遇
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 175
10.1.1智能體與具身智能的區別 175
10.1.2具身智能的核心概念 177
10.1.3具身認知理論的重要性 178
10.2感知和解析環境與自主決策 180
10.2.1感知和解析環境的技術 180
10.2.2從感知到行動的過程 181
10.2.3自主決策的重要性 182
10.2.4交互式學習與決策優化 183
10.3從軟件到硬件的進化 184
10.3.1軟件的角色與硬件的配合 184
10.3.2硬件進化對軟件的影響 185
10.3.3具身智能在硬件設計中的應用 186
10.3.4軟硬件協同發展的未來展望 187
10.4具身機器人的應用場景 188
10.4.1具身機器人在工業領域的應用 188
10.4.2具身機器人在醫療領域的應用 189
10.4.3具身機器人在日常生活中的應用 191
10.4.4具身機器人的發展趨勢 192
10.5具身智能研究的挑戰與機遇 193
10.5.1當前的研究難點與挑戰 193
10.5.2解決方案與研究方向 194
10.5.3具身智能對未來社會的影響 196
10.5.4具身智能的商業潛力與市場前景 197
10.6具身智能和核心與未來 198
10.6.1重新審視智能體的重要性 198
10.6.2對研究者和實踐者的建議 199
第11章智能體與未來的關繫 200
11.1重塑Web3.0格局的可能性 200
11.1.1Web3.0的定義與特點 200
11.1.2智能體在Web3.0中的角色 201
11.1.3智能體在Web3.0中的應用案例 203
11.2智宇宙裡的應用 204
11.2宇宙的定義與發展 204
11.2宇宙裡的智能體應用 205
11.2.3智宇宙裡的應用案例 206
第6部分展望：安全、發展、邊界和挑戰
第12章數據治理與社會倫理 211
12.1數據隱私保護與數據安全問題 211
12.1.1數據收集與處理的風險 211
12.1.2數據治理的重要性 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整 215
第13章技術邊界與未來無限 217
13.1當前技術的局限性 217
13.1.1數據訪問和數據質量問題 217
13.1.2邏輯編程的局限性 218
13.1.3應用領域的多方面挑戰 219
13.1.4決策過程中的偏見問題 220
13.1.5處理復雜任務和理解人類意圖的局限 221
13.2技術的發展趨勢 222
13.2.1技術不斷進步引領未來 222
13.2.2數據科學與AI技術的進步 224
13.2.3與其他先進技術的結合 225