本书系统阐述了AI Agent底层架构的设计与实现，内容涵盖从基础理论到实际应用的多个层面，内容丰富且深入。全书共11章，从通用AI Agent的定义与分类、核心特征入手，逐步展开至开发工具链、仿真与测试环境，并对各类典型架构模式进行了详细解析。书中不仅探讨了感知、决策、规划、推理和学习等关键模块的技术原理，还深入剖析了多Agent协作与群体智能等复杂场景下的设计策略。通过对智能客服、自动驾驶和量化交易等多个实际案例的详细讲解，展现了AI Agent在不同应用领域的广泛潜力和技术演进路径。本书既适合人工智能领域的研究人员深入学习，也可为从业者提供详尽的设计指南和工程实现方案，为构建更先进的AI系统奠定坚实基础。
第1章 通用AI Agent概述
1.1 AI Agent的定义与分类
1.2 通用AI Agent的核心特征
1.3 典型应用场景与发展趋势
1.4 Manus初体验
第2章 开发工具链与框架
2.1 主流开发框架
2.2 仿真与测试环境
2.3 专用工具库
第3章 通用AI Agent的架构设计
3.1 分层架构设计
3.2 核心组件与数据流
3.3 典型架构模式分析
第4章 环境感知与决策模型
4.1 多模态感知技术
4.2 动态环境下的决策模型
4.3 不确定性处理
4.4 多Agent协同架构
第5章 任务规划与推理系统
5.1 经典规划算法
5.2 现代规划技术
5.3 逻辑推理与符号系统
5.4 动态任务分解与工具链集成
第6章 学习与自适应机制
6.1 迁移学习与领域适应
6.2 在线学习与持续优化
6.3 自我改进机制
第7章 多Agent协作与竞争
7.1 多Agent系统设计
7.2 竞争场景下的博弈策略
7.3 复杂环境中的群体智能
第8章 基于DeepSeek/OpenAI的智能客服Agent
8.1 背景介绍
8.2 项目介绍
8.3 大模型交互
8.4 实体模型
8.5 Agent
8.6 API服务
第9章 基于ROS具身智能的自动驾驶Agent
9.1 背景介绍
9.2 项目介绍
9.3 公用文件
9.4 障碍物和边界检测
9.5 路径规划
第10章 基于OpenAI的量化交易Agent
10.1 背景介绍
10.2 项目介绍
10.3 数据处理
10.4 构建交易环境
10.5 Agent交易模型
10.6 回测交易策略
10.7 最小方差投资组合分配
第11章 基于DeepSeek/OpenAI的仿Manus系统
11.1 背景介绍
11.2 功能介绍
11.3 系统配置
11.4 工具模块
11.5 语言模型模块
11.6 Agent模块
11.7 提示模板模块
11.8 Web请求响应
11.9 Docker部署和配置
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