《大模型与智能体》PDF下载

《大模型与智能体》是邱锡鹏围绕大语言模型与智能体技术体系编写的人工智能著作，内容从神经网络与 Transformer 基础出发，逐步延伸到大模型训练、推理和智能体系统。全书强调建立从基础模型到自主智能系统的完整知识链路，既关注核心原理，也讨论大模型时代计算系统、应用形态与研究方向的变化。

在大模型部分，本书涉及 Transformer、预训练、后训练与对齐、训练系统、提示与思维链、多模态大模型以及算力底座等内容，帮助读者理解模型能力是如何通过架构、数据、训练和推理逐步形成的。在智能体部分，则进一步讨论大模型如何与外部工具和环境结合，并覆盖工具检索与接口、记忆、规划、执行、训练、评测以及工程治理等关键问题。

本书的突出特点是没有把大模型和智能体割裂为两个独立主题，而是将智能体视为大模型能力向复杂任务执行延伸后的系统形态。读者可以沿着“模型能力形成—外部能力接入—状态与记忆管理—任务规划与执行”的路径理解智能体为什么能够完成多步骤任务，以及模型本身的能力边界如何影响整个系统的可靠性。同时，书中还将具身智能、科学智能和风险治理纳入整体框架，使技术学习不局限于单一应用层。

本书适合具备一定机器学习或深度学习基础，希望系统学习大语言模型与智能体的学生、算法工程师和软件开发者，也适合已经接触 LLM 应用、但希望进一步理解模型训练和 Agent 底层机制的读者。它更适合作为构建完整技术知识体系的系统读物，而不是只介绍某个框架或 API 的工具使用手册。