生成式AI已经彻底改变了组织应对问题的方式,加速了从概念到原型再到解决方案的过程。尽管这些应用程序提高了效率,它们通常需要进行详细的规划、起草和修改以完成复杂的任务。通过整合这些行动,AI代理提供了更高的自主性和效率,但理解和部署它们对于许多组织来说仍然是一个挑战,尤其是在技术和研究快速发展的情况下。 本书将是您穿越这个复杂且快速发展的领域的必备指南。作者迈克尔·阿尔巴达(Michael Albada)提供了一种实用且基于研究的方法,用于设计和实现单代理和多代理系统。书中简化了这些复杂性,并为您提供了从概念到解决方案高效过渡的工具。读完本书,您将能够: * 了解基于基础模型的AI代理的独特特性 * 探索AI代理的核心组件和设计原则 * 探讨设计权衡并实现有效的多代理系统 * 设计和部署定制的AI解决方案,提升您所在领域的效率和创新能力

成为VIP会员查看完整内容
56

相关内容

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。
【新书】利用生成式人工智能进行网络防御策略
专知会员服务
28+阅读 · 10月18日
【WWW2024教程】大型语言模型驱动智能体,附slides
【CVPR2024】视觉-语言模型的高效测试时间调整
专知会员服务
19+阅读 · 3月30日
模仿学习综述:算法、最新进展和挑战
专知会员服务
64+阅读 · 2023年9月9日
【硬核书】可扩展机器学习:并行分布式方法
专知会员服务
85+阅读 · 2020年5月23日
【KDD2020】图神经网络生成式预训练
专知
22+阅读 · 2020年7月3日
基于深度学习的文本生成【附217页PPT下载】
专知
35+阅读 · 2018年11月24日
手把手教你如何部署深度学习模型
全球人工智能
17+阅读 · 2018年2月5日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
27+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
158+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
408+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
68+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
147+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
21+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
11+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
27+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员