建構代理式人工智慧系統｜打造能推理、規劃和適應的智慧自主AI代理 (Building Agentic AI Systems: Create intelligent, autonomous AI agents that can reason, plan, and adapt)
Anjanava Biswas, Wrick Talukdar 著 張正豪 譯
- 出版商: 碁峰資訊
- 出版日期: 2026-06-16
- 定價: $600
- 售價: 7.9 折 $474
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 324
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 6264253316
- ISBN-13: 9786264253314
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相關分類:
AI Coding
- 此書翻譯自: Building Agentic AI Systems: Create intelligent, autonomous AI agents that can reason, plan, and adapt (Paperback)
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相關翻譯:
構建 Agentic AI 系統：打造能推理、可規劃、自適應的 AI 智能體 (簡中版)
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商品描述
推薦：
Matthew R. Scott，Minset.ai技術長
Dr. Alex Acero，美國國家工程院院士、IEEE Fellow
建構代理式人工智慧系統
這本全方位指南將帶領讀者深入探索AI自主性的未來，學習如何設計與部署能夠運用生成式人工智慧（GenAI）進行規劃、推理與行動的自主AI代理。本書由制定全球AI標準並打造企業級解決方案的頂尖AI架構師與專家撰寫，內容涵蓋代理式系統的基礎知識，詳細說明AI代理如何自主運作、制定決策，並善用工具來完成複雜任務。
本書從生成式AI與代理式架構的基礎談起，探索決策制定框架、自我改進機制與適應性。書中涵蓋多步驟規劃、工具整合等進階設計技術，以及適用於可擴展AI代理的協調者－工作者－委派者方法。
除了設計層面，本書也探討信任、安全與倫理等關鍵議題，確保AI系統符合人類價值觀並透明運作。書中將透過真實案例，說明代理式AI如何變革自動化、金融與醫療保健等產業。透過深入剖析AI框架、提示工程與多代理協作，本書將協助你打造新世代的適應性、可擴展AI代理，使其超越單純的任務執行，並在極少人為干預下自主行動。
你將學到：
*掌握生成式AI與代理式系統的核心原則
*理解AI代理如何在動態環境中運作、推理與適應
*讓AI代理能分析自身行動並靈活應變
*實作能讓AI代理運用外部工具並規劃複雜任務的系統
*運用方法提升AI的透明度、當責性與可靠性
*探索AI代理在各產業的實際應用案例
作者簡介
Anjanava Biswas 是具備17年以上經驗的資深AI專家與解決方案架構師，專長涵蓋機器學習、生成式AI、自然語言處理、深度學習、資料分析與雲端架構。他曾於 IBM、Oracle 等企業擔任要職，並在應用AI、學術發表與開源專案方面表現卓著、獲獎無數，同時擁有多項國際專業會士與IEEE資深會員資格。
Wrick Talukdar AI與雲端運算專家，擁有20年全球經驗，現任亞馬遜生成式AI技術領導者。他長期推動企業AI轉型，將AI/ML技術落地為商業產品，廣泛應用於財富500大企業；同時在生成式AI、多模態、NLP與電腦視覺領域具高度影響力，並活躍於國際論壇、標準制定與人才培育。
目錄大綱
Part 1 生成式AI與代理式系統的基礎
CHAPTER 1 生成式AI基礎
生成式AI簡介
生成式AI模型的類型
生成式AI的應用
生成式AI的挑戰和限制
總結
問題
答案
延伸閱讀
參考文獻
CHAPTER 2 代理式系統的原則
技術需求
了解自治、代理能力和自主性
探討智慧代理及其特性
探索代理式系統的架構
認識多代理系統
總結
問題
答案
CHAPTER 3 智慧代理的基本元件
技術需求
智慧代理的知識表示法
智慧代理中的推理
適應性代理的學習機制
代理式系統的決策與規劃
透過生成式AI提升代理能力
總結
問題
答案
Part 2 設計與實作以生成式AI為基礎的代理
CHAPTER 4 代理的反思與自省
技術需求
反思對代理的重要性
智慧代理的自省
實作反思能力
使用案例和範例
總結
問題
答案
CHAPTER 5 AI代理的工具使用與規劃能力
技術需求
理解代理中工具使用的概念
代理的規劃演算法
整合工具使用與規劃
探索實務實作
總結
問題
答案
CHAPTER 6 探索協調者、工作者與委派者方法
技術需求
了解CWD模型
透過角色分配設計代理
代理之間的溝通與合作
在生成式人工智慧系統中實作CWD方法
總結
問題
答案
CHAPTER 7 有效的代理式系統設計技術
技術需求
代理的針對性系統提示和指令
狀態空間與環境建模
代理記憶架構與上下文管理
代理工作流程中的序列與平行處理
總結
問題
答案
Part 3 信任、安全、倫理與應用
CHAPTER 8 建立對生成式AI系統的信任
技術需求
信任在AI中的重要性
建立信任的技術
實作透明度與可解釋性
處理不確定性與偏差
總結
問題
答案
CHAPTER 9 管理安全與倫理考量
了解潛在風險與挑戰
確保安全且負責任的人工智慧
探索倫理指南與框架
處理隱私與安全性問題
總結
問題
答案
CHAPTER 10 常見使用案例與應用
創意與藝術應用
自然語言處理與對話代理
機器人技術與自主系統
決策支援與最佳化
總結
問題
答案
CHAPTER 11 結論與未來展望
關鍵概念回顧
新興趨勢與研究方向
人工通用智慧
挑戰與機會
總結
