本书由谷歌工程师Antonio Gulli撰写，系统总结了21种智能体设计模式，结合LangChain、CrewAI等主流框架提供代码示例，帮助开发者构建可靠高效的智能系统。内容覆盖从基础任务处理到复杂多智能体系统构建，适合AI工程师、产品经理及技术爱好者，助力打造更智能可靠的自主系统。
介绍
由谷歌工程师Antonio Gulli撰写，关于构建智能系统的实战指南。全书系统性地总结了21种智能体设计模式，旨在帮助开发者构建可靠、高效的智能系统。结合LangChain、CrewAI、Google Agent Development Kit等主流框架提供代码示例，帮助读者将理论应用于实际开发，覆盖从基础任务处理到复杂多智能体系统的构建。
适合AI工程师、产品经理及技术爱好者，通过系统化的设计模式，助力开发者构建更智能、更可靠的自主系统。
目录
如何学习AI大模型？
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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