構建Agentic AI系統：打造能推理、可規劃、自適應的AI智能體

"安賈納瓦·比斯瓦斯是一位屢獲殊榮的高級AI專家和解決方案架構師，擁有超過17年的行業經驗。他專註於機器學習、生成式AI、自然語言處理、深度學習、數據分析和雲架構，與大型企業合作，在雲端構建和擴展先進的AI系統。安賈納瓦因其在應用AI領域的貢獻而廣受認可。他曾在多個科學期刊上發表研究成果，並積極參與AI、ML開源項目。他的職業榮譽包括英國計算機協會(BCS)、英國工程技術學會(IET)、印度電子與電信工程師學會(IETE)等學會的會士資格，還是IEEE高級會員。安賈納瓦常以嘉賓身份參與公開演講，曾在IBM和Oracle等行業巨頭企業中擔任重要職務。安賈納瓦來自印度，目前與妻子和兒子居住在加利福尼亞州的聖地亞哥，在科技領域持續創新並激勵他人。裏克·塔魯克達爾是亞馬遜公司在生成式人工智能領域的富有遠見的技術領袖，擁有超過二十年的全球AI、雲計算和產品管理經驗。作為AI驅動轉型的先鋒，他領導了大規模的現代化項目，推動了企業增長，並影響了全球數百萬人的生活。他主導將多項獲獎的AI、ML技術產品化，這些技術現在已大規模部署在《財富》500強企業中，塑造了現實世界中的AI應用場景。作為AI研究領域的知名人物，裏克在生成式AI、多模態、自然語言處理和計算機視覺等方面的研究成果被廣泛引用和參考。作為IEEE高級會員、多個行業論壇的主席和小組成員，他為CTSoc行業論壇、網絡智能委員會(Network Intelligence Committee，NIC)等全球委員會提供專業建議，參與制定行業標準，並推動人工智能未來的角色定位。他常受邀在世界科技峰會(World Technology Summit)、IEEE榮譽學會(IEEE HKN)、國際消費電子大會(ICCE)、劍橋能源周(CERAWeek)、阿布紮比國際石油博覽會(ADIPEC)等**會議上分享創新成果，將前沿研究與現實世界中的AI應用結合起來，加速行業創新。他憑借紮實的計算機科學背景，共同主持IEEE NIC，助力年輕專業人才成長。作為作者和思想領袖，他不斷推動AI技術邊界的突破，激勵著未來的創新者。裏克與家人現定居於加利福尼亞。"

目    錄

第1部分：生成式AI和智能體系統的基礎

第1章  生成式AI基礎  3

1.1  生成式AI簡介  3

1.2  生成式AI模型的類型  4

1.2.1  變分自編碼器  5

1.2.2  生成對抗網絡  6

1.2.3  自回歸模型和Transformer架構  7

1.2.4  基於LLM的AI智能體  9

1.3  生成式AI的應用  14

1.4  生成式AI面臨的挑戰與局限性  17

1.4.1  數據質量與偏見  17

1.4.2  數據隱私  18

1.4.3  計算資源  18

1.4.4  倫理和社會影響  19

1.4.5  泛化能力與創造力  19

本章小結  20

習題  20

習題答案  20

擴展閱讀  20

參考文獻  21

第2章  智能體系統的原理  23

2.1  技術要求  23

2.2  理解自我管理、能動性和自主性  23

2.2.1  自我管理  24

2.2.2  能動性  25

2.2.3  自主性  25

2.2.4  智能體的能動性和自主性的示例  26

2.3  回顧智能體及其特征  29

2.4  探討智能體系統的架構  30

2.4.1  慎思型架構  30

2.4.2  響應型架構  32

2.4.3  混合架構  33

2.5  理解多智能體系統  34

2.5.1  多智能體系統的定義和特征  35

2.5.2  多智能體系統中的互動機制  36

本章小結  41

習題  41

習題答案  42

第3章  智能體的基本組成部分  43

3.1  技術要求  43

3.2  智能體中的知識表示  44

3.2.1  語義網絡  44

3.2.2  框架  45

3.2.3  基於邏輯的表示  46

3.3  智能體中的推理  48

3.3.1  演繹推理  48

3.3.2  歸納推理  49

3.3.3  溯因推理  50

3.4  自適應智能體的學習機制  52

3.5  智能體系統中的決策與規劃  53

3.5.1  效用函數  53

3.5.2  規劃算法  55

3.6  利用生成式人工智能增強智能體能力  58

本章小結  61

習題  61

習題答案  61

第2部分：設計與實現基於生成式人工智能的智能體

第4章  智能體的反思與自省能力  65

4.1  技術要求  66

4.2  智能體中反思的重要性  66

4.2.1  增強決策能力  66

4.2.2  提高適應性  67

4.2.3  增加倫理考量  67

4.2.4  優化人機交互體驗  68

4.3  智能體的自省能力  69

4.4  實現反思能力  70

4.4.1  傳統推理  70

4.4.2  元推理  70

4.4.3  自我解釋  78

4.4.4  自我建模  81

4.5  應用場景和示例  83

4.5.1  客戶服務聊天機器人  83

4.5.2  個性化營銷智能體  84

4.5.3  金融交易系統  85

4.5.4  預測智能體  86

4.5.5  電子商務中的定價策略  87

本章小結  88

習題  88

習題答案  89

第5章  賦予智能體使用工具與進行規劃的能力  91

5.1  技術要求  92

5.2  理解智能體中工具使用的概念  92

5.2.1  工具調用與函數調用  93

5.2.2  為智能體定義工具  94

5.2.3  工具的類型  96

5.2.4  工具在智能體系統中的重要性  99

5.3  智能體的規劃算法  99

5.3.1  實用性有限的規劃算法  100

5.3.2  具備一定實用性的規劃算法——FF  101

5.3.3  實用性最強的規劃算法  102

5.4  工具使用與規劃的整合  108

5.4.1  對工具進行推理  108

5.4.2  制訂工具使用計劃  109

5.5  探索實際代碼實現  110

5.5.1  CrewAI示例  110

5.5.2  AutoGen示例  112

5.5.3  LangGraph示例  113

本章小結  115

習題  115

習題答案  115

第6章  探索“協調者-工作者-委派者”設計模式  117

6.1  技術要求  117

6.2  理解CWD模型  118

6.2.1  CWD模型的關鍵原則  119

6.2.2  CWD模型在旅行系統中的應用  120

6.3  為智能體設計並分配角色  122

6.4  智能體之間的溝通與協作  129

6.4.1  溝通  129

6.4.2  協調機制  130

6.4.3  協商與沖突解決  130

6.4.4  知識共享  130

6.5  在生成式AI系統中實施CWD模式  131

6.5.1  系統提示詞與智能體行為  132

6.5.2  指令格式化  132

6.5.3  交互模式  133

本章小結  134

習題  134

習題答案  135

第7章  高效的智能體系統設計技術  137

7.1  技術要求  137

7.2  聚焦式系統提示和智能體指令  138

7.2.1  定義目標  138

7.2.2  任務規範  139

7.2.3  上下文感知  141

7.3  狀態空間與環境建模  142

7.3.1  狀態空間表示  142

7.3.2  環境建模  143

7.3.3  集成與交互模式  144

7.3.4  監控與適應  146

7.4  智能體記憶架構與上下文管理  146

7.4.1  短期記憶  146

7.4.2  長期記憶  147

7.4.3  情景記憶  148

7.4.4  上下文管理  149

7.4.5  決策整合  150

7.5  智能體工作流中的順序處理和並行處理  151

7.5.1  順序處理  151

7.5.2  並行處理  152

7.5.3  工作流優化  152

本章小結  154

習題  155

習題答案  155

第3部分：信任、安全、倫理和應用

第8章  構建生成式AI系統的信任  159

8.1  技術要求  160

8.2  AI中信任的重要性  160

8.3  建立信任的技術  161

8.3.1  透明度和可解釋性  161

8.3.2  不確定性和偏見的處理  165

8.3.3  高效的輸出溝通  165

8.3.4  用戶控制權與同意權  166

8.3.5  倫理化開發與責任  167

8.4  透明度和可解釋性的實現  168

8.5  不確定性和偏見的應對  169

本章小結  170

習題  171

習題答案  171

第9章  安全管理與倫理考量  173

9.1  了解潛在風險和挑戰  173

9.1.1  對抗攻擊  174

9.1.2  偏見和歧視  175

9.1.3  錯誤信息和幻覺  176

9.1.4  數據隱私侵犯  176

9.1.5  知識產權風險  178

9.2  確保安全且負責任的AI  179

9.3  探索倫理準則與框架  182

9.3.1  以人為本的設計  182

9.3.2  可追溯性與責任  182

9.3.3  隱私與數據保護  182

9.3.4  多元化利益相關者的參與  183

9.4  解決隱私與安全問題  183

本章小結  184

習題  185

習題答案  185

第10章  常見用例與應用場景  187

10.1  創意和藝術應用  188

10.1.1  創意和藝術智能體的演進  188

10.1.2  實際應用  188

10.2  自然語言處理和對話式智能體  190

10.2.1  語言智能體的演進  190

10.2.2  實際應用  191

10.3  機器人技術和自主系統  193

10.3.1  機器人智能體的演進  193

10.3.2  實際應用  193

10.4  決策支持與優化  195

10.4.1  決策支持智能體的演進  196

10.4.2  實際應用  196

本章小結  199

習題  199

習題答案  200

第11章  結論與未來展望  201

11.1  核心要點總回顧  202

11.2  前沿趨勢與新動向  202

11.2.1  多模態智能：整合多樣化輸入  203

11.2.2  高級語言理解  203

11.2.3  經驗式學習：強化學習創新  203

11.2.4  對各行各業的實際影響  204

11.3  通用人工智能  204

11.3.1  AGI到底牛在哪裏  204

11.3.2  核心挑戰  205

11.4  挑戰與機遇  206

本章小結  207