第1章 通用AI Agent概述 1.1 AI Agent的定義與分類 1.1.1 反應(yīng)式Agent與認(rèn)知式Agent 1.1.2 單Agent系統(tǒng)與多Agent系統(tǒng) 1.2 通用AI Agent的核心特征 1.2.1 自主性、學(xué)習(xí)性與目標(biāo)導(dǎo)向性 1.2.2 動態(tài)適應(yīng)能力 1.3 典型應(yīng)用場景與發(fā)展趨勢 1.3.1 智能助手、工業(yè)自動化與復(fù)雜決策場景 1.3.2 通用AI Agent的技術(shù)演進(jìn)路徑 1.4 Manus初體驗 1.4.1 登錄Manus 1.4.2 使用Manus制訂旅行計劃 1.4.3 總結(jié)通用AI Agent和GPT的區(qū)別 第2章 開發(fā)工具鏈與框架 2.1 主流開發(fā)框架 2.1.1 TensorFlow/PyTorch的Agent擴(kuò)展 2.1.2 ROS集成 2.2 仿真與測試環(huán)境 2.2.1 Unity ML-Agents與Gazebo 2.2.2 OpenAI Gym自定義環(huán)境開發(fā) 2.3 專用工具庫 2.3.1 DialogFlow/Rasa對話系統(tǒng)開發(fā) 2.3.2 開源多Agent框架 2.3.3 云端異步處理環(huán)境框架 第3章 通用AI Agent的架構(gòu)設(shè)計 3.1 分層架構(gòu)設(shè)計 3.1.1 感知層、決策層與執(zhí)行層 3.1.2 模塊化與松耦合設(shè)計 3.1.3 容錯性與實時性設(shè)計 3.2 核心組件與數(shù)據(jù)流 3.2.1 環(huán)境感知與狀態(tài)表示 3.2.2 任務(wù)規(guī)劃與動作序列生成 3.2.3 數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略 3.3 典型架構(gòu)模式分析 3.3.1 BDI架構(gòu) 3.3.2 端到端學(xué)習(xí)架構(gòu)與混合架構(gòu) 3.3.3 多Agent協(xié)同架構(gòu) 3.3.4 架構(gòu)選型與場景適配指南 第4章 環(huán)境感知與決策模型 4.1 多模態(tài)感知技術(shù) 4.1.1 計算機(jī)視覺與傳感器融合 4.1.2 自然語言處理與語音識別 4.2 動態(tài)環(huán)境下的決策模型 4.2.1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策框架 4.2.2 知識圖譜驅(qū)動的推理引擎 4.3 不確定性處理 4.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與馬爾可夫決策過程 4.3.2 實時決策的魯棒優(yōu)化 4.4 多Agent協(xié)同架構(gòu) 4.4.1 規(guī)劃代理與任務(wù)分解策略 4.4.2 執(zhí)行代理的動態(tài)工具鏈調(diào)用 4.4.3 驗證代理的魯棒性檢測機(jī)制 4.4.4 Manus中的多Agent協(xié)同架構(gòu) 第5章 任務(wù)規(guī)劃與推理系統(tǒng) 5.1 經(jīng)典規(guī)劃算法 5.1.1 啟發(fā)式搜索中的A*算法 5.1.2 分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò) 5.2 現(xiàn)代規(guī)劃技術(shù) 5.2.1 基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)規(guī)劃器 5.2.2 蒙特卡洛樹搜索的擴(kuò)展應(yīng)用 5.3 邏輯推理與符號系統(tǒng) 5.3.1 一階邏輯與Prolog引擎集成 5.3.2 神經(jīng)符號推理的混合方法 5.4 動態(tài)任務(wù)分解與工具鏈集成 5.4.1 基于神經(jīng)符號系統(tǒng)的任務(wù)拆解方法 5.4.2 代碼Agent與可解釋性設(shè)計 第6章 學(xué)習(xí)與自適應(yīng)機(jī)制 6.1 遷移學(xué)習(xí)與領(lǐng)域適應(yīng) 6.1.1 預(yù)訓(xùn)練模型遷移策略 6.1.2 零樣本/小樣本學(xué)習(xí) 6.2 在線學(xué)習(xí)與持續(xù)優(yōu)化 6.2.1 增量式模型更新 6.2.2 基于反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6.3 自我改進(jìn)機(jī)制 6.3.1 自動機(jī)器學(xué)習(xí) 6.3.2 元學(xué)習(xí)框架 第7章 多Agent協(xié)作與競爭 7.1 多Agent系統(tǒng)設(shè)計 7.1.1 集中式與分布式協(xié)作架構(gòu) 7.1.2 通信協(xié)議與共識算法 7.2 競爭場景下的博弈策略 7.2.1 納什均衡與博弈論模型 7.2.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在競爭中的應(yīng)用 7.3 復(fù)雜環(huán)境中的群體智能 7.3.1 群體路徑規(guī)劃與資源分配 7.3.2 基于群體智能的協(xié)同優(yōu)化 第8章 基于DeepSeek/OpenAI的智能客服Agent 8.1 背景介紹 8.2 項目介紹 8.3 大模型交互 8.3.1 通用接口 8.3.2 工廠函數(shù) 8.3.3 調(diào)用 DeepSeek 8.3.4 調(diào)用OpenAI 8.4 實體模型 8.4.1 用戶請求數(shù)據(jù)模型 8.4.2 聊天助手配置 8.4.3 對話和消息模型 8.5 Agent 8.5.1 Agent工廠 8.5.2 OpenAI對話Agent 8.5.3 DeepSeek對話Agent 8.6 API服務(wù) 8.6.1 FastAPI服務(wù) 8.6.2 對話Agent 8.6.3 對話管理 8.6.4 隊列消息處理 8.6.5 事件路由 第9章 基于ROS具身智能的自動駕駛Agent 9.1 背景介紹 9.2 項目介紹 9.3 公用文件 9.3.1 數(shù)學(xué)運算 9.3.2 偽隨機(jī)數(shù)生成器 9.4 障礙物和邊界檢測 9.4.1 檢測全局障礙物和邊界 9.4.2 檢測本地障礙物和邊界 9.5 路徑規(guī)劃 9.5.1 跟墻壁行駛 9.5.2 A*算法路徑規(guī)劃 9.5.3 RRT算法 第10章 基于OpenAI的量化交易Agent 10.1 背景介紹 10.2 項目介紹 10.2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境 10.2.2 模塊架構(gòu) 10.2.3 準(zhǔn)備環(huán)境 10.3 數(shù)據(jù)處理 10.3.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 10.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 10.4 構(gòu)建交易環(huán)境 10.4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)拆分 10.4.2 投資組合配置環(huán)境 10.5 Agent交易模型 10.5.1 交易模型1：基于A2C算法 10.5.2 交易模型2: 基于PPO算法 10.5.3 交易模型3: 基于DDPG算法 10.5.4 交易模型4: 基于SAC算法 10.5.5 交易模型5: 基于TD3算法 10.5.6 交易測試 10.6 回測交易策略 10.6.1 回測統(tǒng)計 10.6.2 回測結(jié)果可視化 10.7 最小方差投資組合分配 10.7.1 優(yōu)化投資組合 10.7.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、最小方差和DJIA的可視化 第11章 基于DeepSeek/OpenAI的仿Manus系統(tǒng) 11.1 背景介紹 11.2 功能介紹 11.3 系統(tǒng)配置 11.3.1 環(huán)境配置 11.3.2 Agent與LLM的映射 11.4 工具模塊 11.4.1 Bash命令工具 11.4.2 Python代碼執(zhí)行工具 11.4.3 爬蟲工具 11.4.4 瀏覽器工具 11.5 語言模型模塊 11.6 Agent模塊 11.6.1 Agent節(jié)點 11.6.2 網(wǎng)頁瀏覽Agent 11.6.3 編程Agent 11.6.4 Agent協(xié)調(diào)器 11.6.5 報告Agent 11.6.6 信息收集Agent 11.7 提示模板模塊 11.7.1 提示模板管理 11.7.2 瀏覽器Agent的提示模板 11.8 Web請求響應(yīng) 11.8.1 FastAPI服務(wù)器端 11.8.2 客戶端腳本 11.9 Docker部署和配置 11.9.1 Docker部署 11.9.2 項目配置