《大模型应用开发 动手做AI Agent》是一篇引人入胜的文章，作者详细介绍了如何开发AI Agent。他强调了大模型应用开发的重要性，并提供了实际操作步骤。读完这篇文章，我对AI Agent的开发有了更深入的理解，并且对于将来应用AI技术有了更大的信心。
大模型应用开发 动手做AI Agent读后感(一)
刚看完第一章，感觉比那些从海外翻译过来的同类型书籍更好理解一点。现在聊大模型应用开发的书籍很多，这一本会更侧重在 Agent 这类型上。按照作者的介绍，这是一种介于 Copilot 和 Intelligence 的 AI，在感知、决策、行动，这条链路上的属性会更强。看目录，后面还有很多实操的引导和练习。看完再来接着评价(¯▽¯)
大模型应用开发 动手做AI Agent读后感(二)
哎。。。本来四五篇博客的事，非要写成一本书，一晚上两三个小时扫了一遍，大部分都是如何使用openai的api的感觉，不建议购买，可以网上搜搜agent相关信息，然后会用openai的api就够了。如果你连大模型或者chatgpt都没用过，这本书还是能让你长点见识。总体感觉，这本书没什么深度，作者写的太浮躁了。看到书的最后说目标是写100本书，有点想笑，书的重点是量吗？
大模型应用开发 动手做AI Agent读后感(三)
哎。。。本来四五篇博客的事，非要写成一本书，一晚上两三个小时扫了一遍，大部分都是如何使用openai的api的感觉，不建议购买，可以网上搜搜agent相关信息，然后会用openai的api就够了。如果你连大模型或者chatgpt都没用过，这本书还是能让你长点见识。总体感觉，这本书没什么深度，作者写的太浮躁了。看到书的最后说目标是写100本书，有点想笑，书的重点是量吗？
大模型应用开发 动手做AI Agent读后感(四)
哎。。。本来四五篇博客的事，非要写成一本书，一晚上两三个小时扫了一遍，大部分都是如何使用openai的api的感觉，不建议购买，可以网上搜搜agent相关信息，然后会用openai的api就够了。如果你连大模型或者chatgpt都没用过，这本书还是能让你长点见识。总体感觉，这本书没什么深度，作者写的太浮躁了。看到书的最后说目标是写100本书，有点想笑，书的重点是量吗？
大模型应用开发 动手做AI Agent读后感(五)
人工智能（Artificial Intelligence，AI）正是通往 life 3.0 的关键。在这里 AI不仅仅是一个技术名词，它还代表了非碳基生物体实现复杂目标的能力。尽管 AI目前还处在初级阶段，但随着技术的进步，AI 的潜能将是无可限量的。 要实现这样的未来，AI 需要3 种核心能力——存储、计算和自我学习。
存储能力让信息能够保存在物质中，如大脑神经元、深度学习神经网络节点以及 计算机芯片等。在整个过程中，存储具有一个特点——信息独立于物质而存在。 计算能力让机器能够处理和解析这些信息。艾伦·图灵（Alan Turing）在第二次 世界大战期间提出了图灵机的概念，即向机器中输入一串数字，通过函数公式得出结 果，这为计算机的发展奠定了基础。图灵还证明，只要给计算机提供足够快的计算速度和足够大的存储空间，它就能够完成所有的计算。对于计算来说，信息也是独立于物质而存在的。
AI的自我学习能力则是机器通过经验不断优化自身的过程。人类的大脑通过反复学习，会形成特定的神经元网络。通过模拟这个过程，A I 利用算法快速学习海量的知识和经验，自己设计解决问题的方法，从而完成原本只有人类才能够完成的复杂任务——这也是深度学习神经网络的基本原理（目前，几乎所有的 AI 模型都基于深度学习神经网络所构建）。
Agent，即智能体或智能代理，是一个具有一定程度自主性的人工智能系统。具体地说，Agent 是一个能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。它旨在推动 AI 从静态的、被动的存在转变为动态的、主动的实体。
该书还想大家介绍了Agent的七大项目：
Agent 1：自动化办公的实现——通过 Assistants API 和 DALL·E 3 模型创作 PPT。
Agent 2：多功能选择的引擎——通过 Function Calling 调用函数。
Agent 3：推理与行动的协同——通过 LangChain 中的 ReAct 框架实现自动定价。
Agent 4： 计 划 和 执 行 的 解 耦 —— 通 过 LangChain 中 的 Play-and Execute 实现智能调度库存。
Agent 5：知识的提取与整合——通过 LlamaIndex 实现检索增强生成 Agent。
Agent 6：GitHub 的网红聚落——AutoGPT、BabyAGI 和 CAMEL。
Agent 7：多 Agent 框架——AutoGen 和 MetaGPT。
通过试读这几几十页的内容，内容详实，有实例，可操作性强，观点新颖，感觉人工智能的发展速度在飞快的前进和对人工智能研究更加深入。
