本书构建了智能体的完整知识体系。不仅剖析了智能体的七大核心架构组件——感知、工具、推理规划、记忆、反思、动作系统及其协同机制，还探讨了如何利用强化学习优化智能体决策、如何构建科学的评估体系以弥合“评估鸿沟”，并阐述了自进化智能体与持续运行智能体这两大前沿方向，揭示了智能体如何实现自我优化与长期自治。

本书是一本聚焦AI时代模型交互瓶颈与跨系统集成难题的专业指南，解析了模型上下文协议(MCP)的核心原理、技术架构与工程落地方法。

本书聚焦DeepSeek全栈AI框架与主流开源硬件的深度融合，讲解从理论入门到本地实战部署的完整闭环。全书共四大篇章，覆盖树莓派、Arduino、JetsonNano、ESP32等平台，通过40余个完整代码实例和10余个实战项目，为AI开发者、系统集成商及技术爱好者提供一站式智能硬件部署指南。

本书系统性地介绍了多种经典的和前沿的机器学习技术及其在文本域中的应用。首先，详细介绍了面向文本数据的预处理技术和经典的机器学习技术（如矩阵分解与主题建模、聚类与分类/回归等），并深入探讨了模型的原理和内在联系以及相应的性能评估；其次，详细介绍了结合异构数据的文本学习技术（如知识共享与迁移学习等），以及面向信息检索与排序

本书通过将实践案例与核心的理论知识相结合，全面介绍多种重要的机器学习算法，从对案例数据的探索、整理到模型的建立和模型的评估，每一步都给出详尽的步骤和R代码，为读者深入理解并灵活应用R语言进行数据挖掘和机器学习提供翔实参考。无论你是经验丰富的R语言用户还是初学者，作者都会教你如何进行数据预处理、发现关键见解、做出新的预测

《AI即未来》是由英国知名人工智能专家安东尼奥·韦斯博士撰写的一部深入 浅出、注重实践的生成式人工智能应用指南。本书不仅系统梳理了人工智能的基本 概念、发展历程与核心模型，还通过丰富案例展示了人工智能在多个行业中的实际 应用，如客户服务、医疗诊断、创意生成等。作者强调，人工智能并非万能，而是 一位“高效却需谨慎

本书介绍了人工智能的发展历程、核心概念与现实应用，重点涵盖生成式AI、智能办公、数据分析、多模态创作、伦理治理等前沿内容。通过大量贴近实际的应用案例和实操指引，帮助学生快速掌握提示词工程，以及AI工具使用、智能体开发等实用技能，培养人机协作思维与创新解决问题的能力。

本书分为四篇。第1篇初识：介绍了什么是AI智能体、什么是工作流，并对比Dify与Coze，介绍了本地部署Dify，为初学者奠定基础。第2篇基础应用：介绍了Dify如何集成各类大模型，并初步探索了Dify的5种应用。第3篇进阶应用：介绍了提示词设计与风格优化、Dify的节点与能力、Dify如何与外部系统进行通信、给Dif

本书深入探讨空间计算和空间智能的前沿发展，重点分析AppleVisionPro等设备如何推动虚拟与现实的深度融合。本书通过详细阐述空间计算的概念、技术及应用，展示这一技术是如何重塑生产、生活和交互方式的。结合行业领先设备与实际案例，本书尝试打通领域、跨越场景、改变认知逻辑，以创造有用的、有趣的、有意义的体验为目标，探索

本书基于Gemini3与NanoBanana模型，聚焦“文档驱动开发”核心范式，系统阐释AI编程的方法与落地实践。书中精选15个覆盖工作与学习场景的实战案例，层层拆解从一句话核心想法、参考图设计风格提取、逆向总结与参考文档撰写，到MVP文档编写与技术选型的全链路产品开发逻辑，再延伸至代码优化、自定义API服务及云端部署