全书分为3篇：原理篇从大模型的基础技术讲起，逐步延伸到MCP的起源与定位、MCP设计策略、A2A设计策略，以及MCP与A2A共同驱动的AI体系重构；实战篇对MCP的开发流程、MCP服务端开发、MCP客户端开发、错误处理与健壮性设计、测试、部署、性能优化等重点内容进行解读，并给出一个综合性案例；生态篇对AI与外部工具的交

本书阐述了生成式AI的出现，标志着我们进入了一个人机深度协作的新阶段。尽管AI的能力发展迅猛，但其本质仍是一种工具，需要人类的引导才能真正释放其潜能。然而，当前市场对AI的讨论多聚焦于技术原理或操作技巧，缺乏对人机协作范式的系统性探索。面对AI替代风险与个人能力升级的双重挑战，本书提出“AI力”这一核心概念，旨在重新定

全书共6章：AI智能体概述、AI智能体平台、AI智能体开发的关键技术、AI智能体开发方法与流程、MCP概念与应用、AI智能体开发实战。本书通过理论精讲与实战演练的融合，帮助读者快速掌握AI智能体的核心逻辑与开发技能。全书整体内容分为三大模块，其中第1、2章构建AI智能体基础认知，解析核心概念、平台分类及典型工具；第3-

本书全面系统地介绍了基于Trae辅助编程工具的使用方法与工程实战，围绕提示词设计、上下文控制、结构化代码生成、调试与重构等核心主题，构建了从底层原理到实际项目落地的完整知识体系。全书共10章，首先介绍Trae的语义感知机制、提示词构造方法、代码生成过程与上下文处理模型，随后深入实战开发场景，涵盖后端架构设计、数据库建模

本书共分为10章，第1章主要介绍人工智能的诞生过程，第2章和第3章介绍了专家系统和神经网络这两项最有代表性的技术，以及监督学习、无监督学习和强化学习的机器学习技术发展，第4章~第8章分别介绍了语音识别、图像识别、自然语言处理、大语言模型和具身智能的技术原理，第9章介绍机器通过怎样的方式理解世界，第10章探讨AI是否可以

本书第一部分（第1~3章）介绍为什么现在是建厂的“机会窗口”，包括AI能力的三段升级（从生成到推理再到行动），解释为什么云上Token虽然方便却让你在关键时刻受制于人，并建立一个重要的认知：评价算力关键看Token成本与Token质量。第二部分（第4~11章）是建厂的核心攻略，详细拆解了Token工厂的产线设计，从数据

本书聚焦自动化类专业，全面系统地阐述了人工智能领域的核心理论与前沿技术。内容涵盖人工智能的基本概念、发展起源及伦理问题，详细讲述机器感知中的计算机视觉、自然语言理解与语音识别技术，深入讲解机器学习的算法原理与实践应用。重点阐释大模型的生成机制、关键技术及落地实践，探讨注意力机制与多模态融合的最新研究进展，同时分析人工智

本书共8章，分为4篇，即人工智能概述篇、人工智能基础篇、人工智能应用篇、人工智能展望篇，主要内容包括人工智能概述、机器学习基础、深度学习基础、大语言模型技术基础、人工智能工具应用、人工智能行业应用、人工智能前沿应用、人工智能伦理安全与发展趋势。

本书共16章：第1章主要介绍人工智能的概念和发展，以及Python对人工智能算法设计的支持等；第2-7章主要介绍与人工智能相关的数学基础知识，包括向量、矩阵、特征值、矩阵分解、极限和导数，以及微积分、概率论等；第8-11章主要介绍最优化方法、假设检验、相关分析、随机过程等；第12-15章主要介绍回归分析、SVM模型、决

本书围绕大模型展开，共分为6章。首先介绍机器学习基础，包括人工智能、模型、神经网络等概念；接着阐述语言建模基础，涵盖统计语言模型及其评估技术；随后聚焦循环神经网络，讲解其实现与训练过程；继而解析Transformer架构，涉及自注意力机制等关键组件；然后探讨与大模型相关的议题，如微调预训练模型、减少幻觉现象等；最后总结