AI Agent原理及實務
活動訊息
內容簡介
本書採「原理 × 實務」並重的編排方式,除了完整說明 AI Agent 的設計思維與運作機制,也透過範例程式與應用案例,協助讀者理解如何建構具備自主規劃、工具使用、記憶管理及多代理協作能力的智慧代理系統。
書中除介紹 AI Agent 的核心原理與心智模型外,也實作多種主流框架與開發流程,包含 LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen、Agentic RAG 等熱門技術,並探討 AI 在企業應用、自動化流程與智慧服務等領域的發展趨勢。
此外,本書亦涵蓋 AI Agent 在智慧助理、自動化系統、人機協作等場景的實際應用,適合作為 AI Agent 領域的入門學習與實務參考書籍。
書中除介紹 AI Agent 的核心原理與心智模型外,也實作多種主流框架與開發流程,包含 LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen、Agentic RAG 等熱門技術,並探討 AI 在企業應用、自動化流程與智慧服務等領域的發展趨勢。
此外,本書亦涵蓋 AI Agent 在智慧助理、自動化系統、人機協作等場景的實際應用,適合作為 AI Agent 領域的入門學習與實務參考書籍。
目錄
CH01 人工智慧與代理人(Agent)導論
1-1 人工智慧的探索
1-2 代理人(Agent)的定義
1-3 Agent 架構分類
1-4 以LLM作為認知引擎的Agentic AI
1-5 真實世界應用與新興趨勢
1-6 原理與實作:建構AI Agents
1-7 挑戰、風險與治理
1-8 未來展望:邁向協作型自主系統
1-9 章節總結
CH02 虛擬化容器平台與Podman
2-1 為何AI Agent需要容器化?
2-2 從基礎設施到Agent開發之雲原生技術堆疊
2-3 虛擬平台階層關係
2-4 Podman核心概念:為AI Agent打造安全沙盒
2-5 Podman與Docker的戰略選擇
2-6 安裝與環境設定
2-7 Podman Desktop與Podman AI Lab
2-8 基本指令與映像檔管理
2-9 使用Containerfile建置映像檔封裝AI Agent
2-10 進階CLI概念:Pod、磁碟區與AI Agent的後端服務
2-11 Kubernetes工作流程
2-12 章節總結
CH03 AI Agent原理與技術
3-1 AI Agent簡介
3-2 AI Agent的基本原則與架構詳解
3-3 驅動現代AI Agent的核心技術
3-4 商用與開源LLM模型選擇與本地端推論架構
3-5 Agent 營運(AgentOps):從容器化到雲端原生架構
3-6 章節總結
CH04 AI Agent設計與開發
4-1 AI Agent設計模式
4-2 Agent設計框架
4-3 使用Podman進行MLOps
4-4 AI Agent的當前趨勢與未來方向
4-5 章節總結
CH05 運用大型語言模型設計Agents — 以直覺反應Agents為例
5-1 智慧型Agent的理論基礎
5-2 現代化的直覺反應式Agent
5-3 範例:一個穩健的系統監控Agent
5-4 在本機虛擬環境執行範例
5-5 從本地端程式到可商業部署的軟體
5-6 章節結論
CH06 模型驅動反應式(Model-Based Reflex)Agent設計
6-1 超越即時反應 - 內部狀態的需求
6-2 理論基礎與LLM的角色
6-3 使用Podman和Ollama的本地端AI
6-4 一個「具備上下文感知」的Agent
6-5 使用Podman進行部署與移植
6-6 章節總結
CH07 目標導向(Goal-Based) Agents設計
7-1 緒論
7-2 問題形式化與狀態空間搜尋
7-3 自動化規劃(Automated Planning)
7-4 概率環境下的目標規劃與世界模型
7-5 密閉脫逃遊戲設計
7-6 建置Podman容器和執行Agent
7-7 章節總結
CH08 謀而後動(ReAct) Agent設計
8-1 認知與行動的協同效應之運作模式
8-2 ReAct Agent的核心組件與實作機制
8-3 ReAct 模式的實作框架
8-4 ReAct Agent範例與容器化
8-5 ReAct 的即時執行追蹤
8-6 關鍵技術挑戰與解決方案
8-7 進階設計模式
8-8 章節總結
CH09 自我反思(Self-Reflection)Agent設計
9-1 LLM 從單向線性生成到遞迴式自我優化
9-2 後設認知、內省與反饋迴路
9-3 核心技術架構
9-4 自我反思Agent範例
9-5 使用Podman進行容器化與部署
9-6 自我反思Agent設計與提示詞工程
9-7 挑戰與限制
9-8 章節總結
CH10 代理式(Agentic)RAG設計
10-1 從靜態檢索到動態認知的Agentic RAG演進
10-2 檢索增強的核心組件與技術
10-3 自主代理設計模式
10-4 建置一個地端執行的容器化Agentic RAG
10-5 建置Podman容器和執行Agent
10-6 上下文工程與優化(Context Engineering)
10-7 評估體系與安全護欄(Evaluation & Guardrails)
10-8 章節結論
1-1 人工智慧的探索
1-2 代理人(Agent)的定義
1-3 Agent 架構分類
1-4 以LLM作為認知引擎的Agentic AI
1-5 真實世界應用與新興趨勢
1-6 原理與實作:建構AI Agents
1-7 挑戰、風險與治理
1-8 未來展望:邁向協作型自主系統
1-9 章節總結
CH02 虛擬化容器平台與Podman
2-1 為何AI Agent需要容器化?
2-2 從基礎設施到Agent開發之雲原生技術堆疊
2-3 虛擬平台階層關係
2-4 Podman核心概念:為AI Agent打造安全沙盒
2-5 Podman與Docker的戰略選擇
2-6 安裝與環境設定
2-7 Podman Desktop與Podman AI Lab
2-8 基本指令與映像檔管理
2-9 使用Containerfile建置映像檔封裝AI Agent
2-10 進階CLI概念:Pod、磁碟區與AI Agent的後端服務
2-11 Kubernetes工作流程
2-12 章節總結
CH03 AI Agent原理與技術
3-1 AI Agent簡介
3-2 AI Agent的基本原則與架構詳解
3-3 驅動現代AI Agent的核心技術
3-4 商用與開源LLM模型選擇與本地端推論架構
3-5 Agent 營運(AgentOps):從容器化到雲端原生架構
3-6 章節總結
CH04 AI Agent設計與開發
4-1 AI Agent設計模式
4-2 Agent設計框架
4-3 使用Podman進行MLOps
4-4 AI Agent的當前趨勢與未來方向
4-5 章節總結
CH05 運用大型語言模型設計Agents — 以直覺反應Agents為例
5-1 智慧型Agent的理論基礎
5-2 現代化的直覺反應式Agent
5-3 範例:一個穩健的系統監控Agent
5-4 在本機虛擬環境執行範例
5-5 從本地端程式到可商業部署的軟體
5-6 章節結論
CH06 模型驅動反應式(Model-Based Reflex)Agent設計
6-1 超越即時反應 - 內部狀態的需求
6-2 理論基礎與LLM的角色
6-3 使用Podman和Ollama的本地端AI
6-4 一個「具備上下文感知」的Agent
6-5 使用Podman進行部署與移植
6-6 章節總結
CH07 目標導向(Goal-Based) Agents設計
7-1 緒論
7-2 問題形式化與狀態空間搜尋
7-3 自動化規劃(Automated Planning)
7-4 概率環境下的目標規劃與世界模型
7-5 密閉脫逃遊戲設計
7-6 建置Podman容器和執行Agent
7-7 章節總結
CH08 謀而後動(ReAct) Agent設計
8-1 認知與行動的協同效應之運作模式
8-2 ReAct Agent的核心組件與實作機制
8-3 ReAct 模式的實作框架
8-4 ReAct Agent範例與容器化
8-5 ReAct 的即時執行追蹤
8-6 關鍵技術挑戰與解決方案
8-7 進階設計模式
8-8 章節總結
CH09 自我反思(Self-Reflection)Agent設計
9-1 LLM 從單向線性生成到遞迴式自我優化
9-2 後設認知、內省與反饋迴路
9-3 核心技術架構
9-4 自我反思Agent範例
9-5 使用Podman進行容器化與部署
9-6 自我反思Agent設計與提示詞工程
9-7 挑戰與限制
9-8 章節總結
CH10 代理式(Agentic)RAG設計
10-1 從靜態檢索到動態認知的Agentic RAG演進
10-2 檢索增強的核心組件與技術
10-3 自主代理設計模式
10-4 建置一個地端執行的容器化Agentic RAG
10-5 建置Podman容器和執行Agent
10-6 上下文工程與優化(Context Engineering)
10-7 評估體系與安全護欄(Evaluation & Guardrails)
10-8 章節結論
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