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第1章：引言
- 1.1 背景与意义：AI大模型与agent的兴起及其对企业数字化转型的推动作用。
- 1.2 目标读者：企业技术决策者、产品经理、AI工程师及研究人员。
- 1.3 本书结构概览：从理论基础到实践案例的系统阐述。
第2章：大模型技术基础
- 2.1 大模型概述：定义、演变与核心特性。
- 2.2 主流大模型架构：GPT、GLM、Claude、QwQ、Qwen2.5-Max等模型的比较与应用场景。
- 2.3 训练与优化：数据准备、分布式训练、微调与推理优化技术。
- 2.4 持续学习与自适应：模型更新机制与在线学习策略。
第3章：智能代理（Agent）概念与架构
- 3.1 Agent定义与分类：自主Agent、协作Agent与混合Agent的特点。
- 3.2 Agent核心能力：感知、规划、决策与执行。
- 3.3 技术框架：LangChain、ReAct、Memory与Tool Integration等。
- 3.4 Agent的生命周期管理：任务分解、状态管理与反馈机制。
第4章：大模型与Agent的融合机制
- 4.1 融合架构设计：LLM与Agent的协同工作模型。
- 4.2 Prompt工程与任务建模：高效提示词设计与任务拆解方法。
- 4.3 工具调用与外部系统集成：API调用、数据库查询与信息检索的实现。
- 4.4 记忆机制与上下文管理：短期与长期记忆的设计与应用。
第5章：主流Agent框架与实现方法
- 5.1 LangChain：功能强大的框架，适用于构建复杂的LLM驱动应用。
- 5.2 AutoGen：支持多Agent对话的开源框架，适合自动化任务。
- 5.3 Dify：低代码平台，适用于企业快速部署合规AI应用。
- 5.4 AgentLite：轻量级库，便于构建任务导向的LLM Agent系统。
- 5.5 ModelScope-Agent：开源框架，支持与多种API的无缝集成。
- 5.6 Microsoft Semantic Kernel：专注于将LLM集成到现有应用中的框架。
第6章：企业应用场景与案例分析
- 6.1 客户服务：智能客服与自动化支持系统的构建。
- 6.2 内容生成与营销：个性化内容创作与营销策略优化。
- 6.3 数据分析与决策支持：数据洞察生成与决策辅助系统。
- 6.4 内部协作与知识管理：智能助手与企业知识库的集成。
- 6.5 行业特定应用：金融、医疗、制造等行业的定制化解决方案。
第7章：系统设计与架构实践
- 7.1 架构设计原则：模块化、可扩展性与高可用性。
- 7.2 数据流与控制流管理：信息传递与处理流程的优化。
- 7.3 部署策略：云端与本地部署的利弊分析。
- 7.4 性能优化：响应时间、吞吐量与资源利用率的提升。
- 7.5 安全性与合规性：数据隐私保护与合规要求的实施。
- 7.6 评估与基准测试：LLM和Agent性能的衡量方法。
第8章：挑战与最佳实践
- 8.1 技术挑战：模型泛化能力、实时性与资源消耗的平衡。
- 8.2 法律与伦理：偏见、透明性与可解释性的考量。
- 8.3 法律与合规：数据保护法规与行业标准的遵循。
- 8.4 人才与组织挑战：团队建设与AI人才培养。
- 8.5 最佳实践：从案例中总结的成功经验和教训。
第9章：产品化与运营策略
- 9.1 产品规划：从需求分析到产品定义的全过程。
- 9.2 用户体验设计：人机交互界面的优化与用户反馈机制。
- 9.3 运营监控：系统性能监控与用户行为分析。
- 9.4 持续迭代：版本更新、功能扩展与用户需求响应。
- 9.5 商业模式：SaaS、PaaS与定制化服务的选择与实施。
第10章：未来展望
- 10.1 行业趋势：Agent自主性提升、大模型多模态发展。
- 10.2 企业智能化长远规划：AGI的可能性与企业数字化转型。
- 10.3 多模态模型的兴起：文本、图像、音频等多种数据的整合。