本书依次讲解了OpenClaw的核心架构与进化逻辑、环境搭建与避坑要点、本地部署实战、国内主流云平台部署、Skill技能包的安装与开发、接入飞书、钉钉等企业应用，通过跨境电商、视频生产线等真实案例展示多智能体协同，聚焦成本优化与安全部署，展望AI智能体生态的未来。作者深耕AI应用与自动化领域，兼具深厚的理论功底与丰富的

在本书的大模型安全图谱中，前5章聚焦“SecurityofAI”，涵盖基础设施安全、数据安全、内生安全、应用安全及安全蓝军建设，通过大模型全生命周期筑牢大模型的防御底座。第6章作为拓展篇转向“AIforSecurity”，探索大模型在自动化渗透测试、代码漏洞审计、DDoS攻防及验证码攻防中的赋能实践。

本书将由浅入深地阐述随机权神经网络的模型结构、学习方法、性能分析以及应用，是神经网络随机学习方法的入门导引，属于机器学习教程书籍。

本书内容涵盖OpenClaw的基础部署、指令下达、性格定义、技能扩展、安全防护、“心跳”机制与定时任务、成本控制，并展示了如何在十一个工作场景与若干个实战副业赚钱案例中使用OpenClaw，形成了从入门到精通的完整学习路径。

本书共8章，从大模型技术原理出发，依次阐述训练微调、分布式训练框架、DeepSeek核心技术体系(如推理强化学习、MLA机制、FP8混合精度训练等)，并深入探讨LangChain/LangGraph开发框架、RAG检索增强生成、AI智能体(涵盖AutoGPT、MetaGPT等主流框架)的技术逻辑与实践路径。此外，书中结

本书构建了“认知—应用—创造—实践”的递进式课程体系：从识别身边的AI、与AI高效沟通等基础内容，到AI绘画、音乐创作、智能体开发等进阶应用，再到劳动园地规划、农田害虫智能识别、3D打印机器人组装等“AI+劳动”实践任务，全面覆盖中小学AI通识教育核心目标，同时完美融入“劳动教育融入人工智能新技术”的要求。

全书以“技术落地+工程实践”为主线，先搭建Claude+Cursor的底层认知与基础操作体系，再系统拆解FilesAPI、ComputerUse、MCP协议等核心进阶能力，详解提示词工程、自动化工作流搭建到API深度调用的实操技巧；继而深入应用开发环节，配套全流程实战案例；最后补充安全与成本治理、常见问题排障的完整方案

本书以组织与个体“双向适应”为主线，层层递进展开分析：组织层面，揭示“金字塔”到“敏捷生态”的演进逻辑，构建“数智领导力”全新体系；个体层面，剖析人智协同场景下的角色重塑、技能迭代与心理契约变迁，回应“被AI取代”的现实焦虑；交互层面，探讨人才评价、人机信任、创新激发等关键议题，为管理者提供兼具理论与实操的行动路径。

本书系统介绍生成式人工智能的基础与应用，涵盖深度学习的数学原理与优化算法，以及各种生成式模型的核心概念与实现技术，内容包括卷积神经网络、生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型、Transformer模型、混合专家模型、状态空间模型、XLSTM及RWKV等多个前沿生成式模型；深入探讨生成式人工智能在文本生成、代码生成、语音

本书共分16章，前7章为习题部分，与教材相对应，包括单项选择题、多项选择题、填空题、判断题和简答题。内容丰富，针对性强的习题有利于学生巩固和掌握教材知识点，检验学习的效果。除习题外，本书8-16章为实验部分。每个实验给出了相应的实验目的、相关知识和实验内容等，提供了详细的实验步骤和操作方法。有助于学生掌握人工智能的经典