本书系统阐述了AI Agent底层架构的设计与实现，内容涵盖从基础理论到实际应用的多个层面，内容丰富且深入。全书共11章，从通用AI Agent的定义与分类、核心特征入手，逐步展开至开发工具链、仿真与测试环境，并对各类典型架构模式进行了详细解析。书中不仅探讨了感知、决策、规划、推理和学习等关键模块的技术原理，还深入剖析了多Agent协作与群体智能等复杂场景下的设计策略。通过对智能客服、自动驾驶和量化交易等多个实际案例的详细讲解，展现了AI Agent在不同应用领域的广泛潜力和技术演进路径。本书既适合人工智能领域的研究人员深入学习，也可为从业者提供详尽的设计指南和工程实现方案，为构建更先进的AI系统奠定坚实基础。
王振丽
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华中科技大学计算机硕士，腾讯T4工程师，资深AI与系统架构专家。精通C、C#、C++、Java等多种编程语言，具备深厚的底层系统架构和驱动开发经验，同时在AI Agent开发、强化学习、知识图谱、大规模分布式计算等领域有深入研究。作为资深Python开发工程师，对人工智能框架、深度学习模型训练与优化、Agent架构设计及其在复杂场景中的应用有深刻理解。擅长构建自适应智能体系统，在通用AI Agent、自动决策系统、多智能体协作等方向有丰富的工程实践经验，并致力于推动Agent技术在自动化、智能交互和工业应用中的落地。
第1章 通用AI Agent概述
1.1 AI Agent的定义与分类
1.1.1 反应式Agent与认知式Agent
1.1.2 单Agent系统与多Agent系统
1.2 通用AI Agent的核心特征
1.2.1 自主性、学习性与目标导向性
1.2.2 动态适应能力
1.3 典型应用场景与发展趋势
1.3.1 智能助手、工业自动化与复杂决策场景
1.3.2 通用AI Agent的技术演进路径
1.4 Manus初体验
1.4.1 登录Manus
1.4.2 使用Manus制订旅行计划
1.4.3 总结通用AI Agent和GPT的区别
第2章 开发工具链与框架
2.1 主流开发框架
2.1.1 TensorFlow/PyTorch的Agent扩展
2.1.2 ROS集成
2.2 仿真与测试环境
2.2.1 Unity ML-Agents与Gazebo
2.2.2 OpenAI Gym自定义环境开发
2.3 专用工具库
2.3.1 DialogFlow/Rasa对话系统开发
2.3.2 开源多Agent框架
2.3.3 云端异步处理环境框架
第3章 通用AI Agent的架构设计
3.1 分层架构设计
3.1.1 感知层、决策层与执行层
3.1.2 模块化与松耦合设计
3.1.3 容错性与实时性设计
3.2 核心组件与数据流
3.2.1 环境感知与状态表示
3.2.2 任务规划与动作序列生成
3.2.3 数据流优化策略
3.3 典型架构模式分析
3.3.1 BDI架构
3.3.2 端到端学习架构与混合架构
3.3.3 多Agent协同架构
3.3.4 架构选型与场景适配指南
第4章 环境感知与决策模型
4.1 多模态感知技术
4.1.1 计算机视觉与传感器融合
4.1.2 自然语言处理与语音识别
4.2 动态环境下的决策模型
4.2.1 基于强化学习的决策框架
4.2.2 知识图谱驱动的推理引擎
4.3 不确定性处理
4.3.1 贝叶斯网络与马尔可夫决策过程
4.3.2 实时决策的鲁棒优化
4.4 多Agent协同架构
4.4.1 规划代理与任务分解策略
4.4.2 执行代理的动态工具链调用
4.4.3 验证代理的鲁棒性检测机制
4.4.4 Manus中的多Agent协同架构
第5章 任务规划与推理系统
5.1 经典规划算法
5.1.1 启发式搜索中的A*算法
5.1.2 分层任务网络
5.2 现代规划技术
5.2.1 基于深度学习的神经规划器
5.2.2 蒙特卡洛树搜索的扩展应用
5.3 逻辑推理与符号系统
5.3.1 一阶逻辑与Prolog引擎集成
5.3.2 神经符号推理的混合方法
5.4 动态任务分解与工具链集成
5.4.1 基于神经符号系统的任务拆解方法
5.4.2 代码Agent与可解释性设计
第6章 学习与自适应机制
6.1 迁移学习与领域适应
6.1.1 预训练模型迁移策略
6.1.2 零样本/小样本学习
6.2 在线学习与持续优化
6.2.1 增量式模型更新
6.2.2 基于反馈的强化学习
6.3 自我改进机制
6.3.1 自动机器学习
6.3.2 元学习框架
第7章 多Agent协作与竞争
7.1 多Agent系统设计
7.1.1 集中式与分布式协作架构
7.1.2 通信协议与共识算法
7.2 竞争场景下的博弈策略
7.2.1 纳什均衡与博弈论模型
7.2.2 深度强化学习在竞争中的应用
7.3 复杂环境中的群体智能
7.3.1 群体路径规划与资源分配
7.3.2 基于群体智能的协同优化
第8章 基于DeepSeek/OpenAI的智能客服Agent
8.1 背景介绍
8.2 项目介绍
8.3 大模型交互
8.3.1 通用接口
8.3.2 工厂函数
8.3.3 调用 DeepSeek
8.3.4 调用OpenAI
8.4 实体模型
8.4.1 用户请求数据模型
8.4.2 聊天助手配置
8.4.3 对话和消息模型
8.5 Agent
8.5.1 Agent工厂
8.5.2 OpenAI对话Agent
8.5.3 DeepSeek对话Agent
8.6 API服务
8.6.1 FastAPI服务
8.6.2 对话Agent
8.6.3 对话管理
8.6.4 队列消息处理
8.6.5 事件路由
第9章 基于ROS具身智能的自动驾驶Agent
9.1 背景介绍
9.2 项目介绍
9.3 公用文件
9.3.1 数学运算
9.3.2 伪随机数生成器
9.4 障碍物和边界检测
9.4.1 检测全局障碍物和边界
9.4.2 检测本地障碍物和边界
9.5 路径规划
9.5.1 跟墙壁行驶
9.5.2 A*算法路径规划
9.5.3 RRT算法
第10章 基于OpenAI的量化交易Agent
10.1 背景介绍
10.2 项目介绍
10.2.1 强化学习环境
10.2.2 模块架构
10.2.3 准备环境
10.3 数据处理
10.3.1 准备数据
10.3.2 数据预处理
10.4 构建交易环境
10.4.1 训练数据拆分
10.4.2 投资组合配置环境
10.5 Agent交易模型
10.5.1 交易模型1：基于A2C算法
10.5.2 交易模型2: 基于PPO算法
10.5.3 交易模型3: 基于DDPG算法
10.5.4 交易模型4: 基于SAC算法
10.5.5 交易模型5: 基于TD3算法
10.5.6 交易测试
10.6 回测交易策略
10.6.1 回测统计
10.6.2 回测结果可视化
10.7 最小方差投资组合分配
10.7.1 优化投资组合
10.7.2 深度强化学习、最小方差和DJIA的可视化
第11章 基于DeepSeek/OpenAI的仿Manus系统
11.1 背景介绍
11.2 功能介绍
11.3 系统配置
11.3.1 环境配置
11.3.2 Agent与LLM的映射
11.4 工具模块
11.4.1 Bash命令工具
11.4.2 Python代码执行工具
11.4.3 爬虫工具
11.4.4 浏览器工具
11.5 语言模型模块
11.6 Agent模块
11.6.1 Agent节点
11.6.2 网页浏览Agent
11.6.3 编程Agent
11.6.4 Agent协调器
11.6.5 报告Agent
11.6.6 信息收集Agent
11.7 提示模板模块
11.7.1 提示模板管理
11.7.2 浏览器Agent的提示模板
11.8 Web请求响应
11.8.1 FastAPI服务器端
11.8.2 客户端脚本
11.9 Docker部署和配置
11.9.1 Docker部署
11.9.2 项目配置
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