智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师电子书

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推荐序

自序

前言

第一部分 AI提示词方法论

第1章 提示词基础知识

1.1 人工智能：从概念到实际应用

1.2 AI提示词：与人工智能对话的钥匙

1.3 大语言模型：预测的艺术

1.4 提示词的分类

1.5 角色扮演法

1.6 细节法

1.7 示例法

1.8 推理法

1.8.1 思维链

1.8.2 自洽性

1.8.3 思维链的原理

1.8.4 推理法的局限性

1.9 格式法

1.9.1 语义区分

1.9.2 模型的官方格式

1.9.3 API使用格式

1.10 迭代法

1.11 编写提示词的常见误区

第2章 结构化提示词方法论

2.1 结构化思想

2.1.1 结构化提示词示例

2.1.2 结构化提示词的优势

2.2 结构化提示词拆解

2.2.1 结构化提示词的基本概念

2.2.2 角色

2.2.3 背景

2.2.4 简介

2.2.5 注意

2.2.6 工作流

2.2.7 输出格式

2.2.8 初始化

2.2.9 更多模块

2.3 如何写好结构化提示词

2.3.1 结构化提示词格式

2.3.2 构建全局思维链

2.3.3 保持上下文语义一致性

2.3.4 其他提示词方法

2.4 提示词编写的自动化

2.4.1 手工编写工作流

2.4.2 自动化编写工作流

2.5 经典模板

2.5.1 LangGPT中的Role模板

2.5.2 LangGPT中的Expert模板

2.5.3 公文笔杆子模板

2.5.4 AutoGPT提示词模板

2.5.5 CO-STAR提示词模板

2.6 局限性

2.6.1 结构化提示词在不同模型中的适用性

2.6.2 其他局限

2.7 常见误区

2.8 结构化提示词与AI Agent

2.8.1 AI Agent

2.8.2 工具

2.8.3 GPTs

第二部分 AI Agent设计方法与实践

第3章 全面了解AI Agent

3.1 AI Agent是什么

3.1.1 为什么每个人都需要AI Agent

3.1.2 AI Agent的定义

3.1.3 AI Agent的作用

3.2 AI Agent的发展历史

3.2.1 AI 1.0时代自动驾驶领域的Agent

3.2.2 AI 2.0时代基于LLM的Agent

3.3 AI Agent的分类

3.3.1 按决策性和适应性分类

3.3.2 按技术实现分类

3.3.3 按应用领域分类

3.4 动手设计AI Agent

3.4.1 案例效果

3.4.2 案例背景

3.4.3 设计思路

3.4.4 功能实现

第4章 AI Agent的工作原理与设计模式

4.1 AI Agent的工作原理

4.1.1 输入处理

4.1.2 理解与分析

4.1.3 决策制定

4.1.4 行动执行

4.1.5 反馈与学习

4.2 AI Agent的4种设计模式

4.2.1 反思

4.2.2 工具调用

4.2.3 规划

4.2.4 多智能体协作

4.3 扩展

第5章 主流AI Agent设计平台

5.1 国内入门级智能体平台

5.1.1 文心智能体平台

5.1.2 智谱清言

5.1.3 Kimi+智能体平台

5.1.4 通义千问

5.2 国内进阶级智能体平台

5.2.1 扣子

5.2.2 腾讯元器

5.2.3 Dify

5.2.4 FastGPT

5.3 国外主要智能体平台

5.3.1 Coze

5.3.2 GPT Store

5.4 AI Agent平台选型

5.4.1 明确需求

5.4.2 评估平台的能力

5.4.3 成本因素

5.4.4 用户支持与社区活跃度

5.4.5 可扩展性与灵活性

第6章 设计AI Agent的关键组件

6.1 提示词

6.1.1 提示词模板

6.1.2 提示词优化

6.1.3 提示词人设和回复逻辑

6.1.4 大模型选择与配置

6.2 插件

6.2.1 插件简介

6.2.2 插件的功能

6.2.3 插件的种类

6.2.4 智能体中的插件调用

6.2.5 自定义插件

6.3 知识库

6.3.1 什么是知识库

6.3.2 知识库的作用

6.3.3 如何构建知识库

6.3.4 知识库的使用

6.4 记忆系统

6.4.1 短期记忆

6.4.2 长期记忆

6.5 工作流

6.5.1 什么是工作流

6.5.2 工作流的设计

6.5.3 工作流的优化

6.5.4 工作流的调用

第7章 AI Agent设计流程

7.1 需求分析

7.1.1 构建需求分析标准作业程序

7.1.2 需求分析SOP示例

7.1.3 执行步骤

7.2 提示词设计

7.3 测试方法

7.4 版本迭代

7.5 用户反馈

7.6 后续搭建

第8章 基于GPT Store的AI Agent设计

8.1 了解GPT Store及其功能

8.1.1 GPT Store的功能与特点

8.1.2 GPT Store的创建和管理流程

8.2 案例：Logo设计大师

8.2.1 需求分析

8.2.2 数据准备

8.2.3 定制GPT

8.2.4 测试与优化

8.2.5 集成与发布

8.2.6 案例应用

8.3 利用GPT Store增强AI Agent的能力

8.3.1 引入增强功能的必要性

8.3.2 使用API集成外部数据源

8.3.3 迭代工作流的实施

8.3.4 使用多智能体协作

8.3.5 自定义行为与响应

8.4 GPT Store中的高级功能和技术

第9章 基于智谱AI智能体平台的AI Agent设计

9.1 案例：小红书爆款文案大师

9.1.1 案例效果

9.1.2 设计思路

9.1.3 功能实现

9.1.4 用户交互

9.1.5 测试与优化

9.2 如何更好地设计对话和互动

9.3 利用文件解析和代码解释器扩展助手的功能

第10章 单智能体设计

10.1 单智能体的基本架构

10.1.1 ReAct

10.1.2 RAISE

10.1.3 Reflexion

10.1.4 AutoGPT+P

10.1.5 LATS

10.2 单智能体的常见设计模块

10.2.1 推理

10.2.2 思维链

10.2.3 行动

10.2.4 工具调用

10.2.5 规划

10.3 常见的单智能体开源项目

10.3.1 AutoGPT

10.3.2 GPT Engineer

10.3.3 Translation Agent

10.4 案例：基于腾讯元器的翻译智能体

10.4.1 案例效果

10.4.2 设计思路

10.4.3 功能实现

10.4.4 测试与优化

10.5 案例：基于扣子的短篇小说作家智能体

10.5.1 案例效果

10.5.2 设计思路

10.5.3 功能实现

10.5.4 测试与优化

第11章 多智能体系统设计

11.1 什么是多智能体系统

11.2 多智能体系统的工作原理

11.3 多智能体系统的设计原则

11.4 多智能体系统的常用设计模式

11.5 案例：基于扣子的活动组织专家智能体

11.5.1 案例效果

11.5.2 设计思路

11.5.3 功能实现

11.5.4 测试与优化

11.6 案例：基于扣子的公文写作大师智能体

11.6.1 案例效果

11.6.2 案例背景

11.6.3 设计思路

11.6.4 功能实现

11.6.5 测试与优化

11.7 常见的多智能体开源项目

11.7.1 MetaGPT

11.7.2 generative_agents

11.7.3 BabyAGI

第12章 AI Agent的局限性及其缓解方法

12.1 多模态AI

12.1.1 什么是多模态AI

12.1.2 多模态AI的局限性

12.2 智能体无法准确识别数字

12.2.1 问题成因

12.2.2 缓解方法

12.3 智能体难以解决数学问题

12.3.1 问题成因

12.3.2 缓解方法

12.4 智能体会产生幻觉

12.4.1 什么是幻觉

12.4.2 幻觉产生的原因

12.4.3 如何缓解幻觉问题

12.4.4 幻觉一定是错误吗

12.5 智能体的其他常见问题及其缓解方法

12.5.1 智能体输出文字的数量不准确

12.5.2 智能体输出文字的机器味道过于浓厚

12.5.3 智能体长文遗忘问题

附录 高质量AI资源推荐

结语

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