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大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
包郵 大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
作者：高強(qiáng)文 著
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
216
本類(lèi)榜單：計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)量榜
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大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787111777335
- 條形碼：9787111777335 ; 978-7-111-77733-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>>
大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 本書(shū)特色
（1）實(shí)力派作者，洞察讀者實(shí)際需求：作者既是資深A(yù)I技術(shù)專(zhuān)家，也是經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目導(dǎo)師，深諳行業(yè)動(dòng)態(tài)和讀者需求。本書(shū)融合了作者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、培訓(xùn)反饋與官方資源，提供了一套快速上手、實(shí)用高效的指導(dǎo)方案。
（2）翔實(shí)內(nèi)容，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻：本書(shū)采用開(kāi)源框架，降低選型成本。書(shū)中深入剖析AI Agent的核心原理及15種主流框架，并通過(guò)10個(gè)不同領(lǐng)域的實(shí)例詳細(xì)講解實(shí)戰(zhàn)技巧，操作步驟細(xì)致、源代碼完整，助力讀者迅速掌握關(guān)鍵技術(shù)。
（3）貼近實(shí)際，滿足職場(chǎng)與創(chuàng)業(yè)需求：這是一本面向初中級(jí)讀者的Agent學(xué)習(xí)指南，覆蓋職場(chǎng)應(yīng)用與創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的實(shí)際場(chǎng)景，幫助Agent使用者和開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)定制化開(kāi)發(fā)，切實(shí)滿足多樣化的行業(yè)需求。
大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
這是一本面向初中級(jí)讀者的Agent學(xué)習(xí)指南，作者既是資深的AI技術(shù)專(zhuān)家，又是經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目導(dǎo)師，融合作者親身實(shí)踐、培訓(xùn)反饋與官方資源，為Agent使用者和開(kāi)發(fā)者提供了快速上手的實(shí)用指導(dǎo)。 本書(shū)從基礎(chǔ)知識(shí)、操作和應(yīng)用開(kāi)發(fā)3個(gè)維度循序漸進(jìn)地講解Agent實(shí)戰(zhàn)技巧，分為三篇： ?基礎(chǔ)篇（1~2章） 介紹Agent定義、發(fā)展歷程、常用開(kāi)源技術(shù)、主要組件等基礎(chǔ)知識(shí)和開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建過(guò)程。 ?應(yīng)用篇（3~6章） 從通用型、任務(wù)驅(qū)動(dòng)型、輔助開(kāi)發(fā)型和檢索增強(qiáng)型 4大類(lèi)，通過(guò)AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類(lèi)型，詳細(xì)描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。 ?開(kāi)發(fā)篇（7~16章） 展開(kāi)分析10個(gè)不同場(chǎng)景的Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應(yīng)用的開(kāi)源Agent開(kāi)發(fā)框架為基礎(chǔ)，針對(duì)每個(gè)框架各講解一個(gè)開(kāi)發(fā)案例。另一方面，通過(guò)案例介紹Agent開(kāi)發(fā)過(guò)程中關(guān)鍵的Function-calling特性及大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)技術(shù)。此外，對(duì)基于CogVLM2的多模態(tài)模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)，也提供詳細(xì)的案例演示。
大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 前言
前 言
AI Agent（或簡(jiǎn)稱(chēng)為Agent）是建立在大語(yǔ)言模型之上的智能應(yīng)用，是將人工智能與特定場(chǎng)景深度結(jié)合的重要方式。Agent模仿人類(lèi)“思考–行動(dòng)–觀察”的規(guī)劃模式，具備自主思考和自主決策的能力，能夠適應(yīng)環(huán)境的變化，自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)，完成用戶設(shè)定的目標(biāo)。與大語(yǔ)言模型的對(duì)話應(yīng)用不同，Agent的突出特點(diǎn)是主動(dòng)性，在行為上表現(xiàn)為多步操作、多角色會(huì)話、多輪迭代、反復(fù)修正答案以及調(diào)用外部資源的能力。
20世紀(jì)80年代，對(duì)于AI Agent是否能夠真正產(chǎn)生自主性的、生物意義上的“智能”這一問(wèn)題已在哲學(xué)層面展開(kāi)討論。20年前，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展促進(jìn)了Agent的進(jìn)化。近幾年來(lái)，在大語(yǔ)言模型的支持下，Agent越來(lái)越具備主動(dòng)性，“思考”問(wèn)題的方法也在參考人類(lèi)特征的基礎(chǔ)上，形成一套包含規(guī)劃、記憶、工具和行動(dòng)的功能規(guī)范。在Agent與大語(yǔ)言模型技術(shù)結(jié)合方面，ReAct、ToT、Reflexion、CoT等思考框架的研究成果不斷，相關(guān)論文以及與之配套的開(kāi)源代碼詮釋了理論如何變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。看似眼花繚亂實(shí)則科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶崾驹~工程，在與大語(yǔ)言模型的交互中，使得Agent像施展魔法般地實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)預(yù)定的目標(biāo)。展望未來(lái)，基于Agent，人們對(duì)通用人工智能（Artificial General Intelligence， AGI）充滿了想象空間。
大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 目錄
目 錄
前言
基礎(chǔ)篇
第1章 Agent基礎(chǔ)知識(shí) 2
1.1 Agent的概念 2
1.2 Agent的發(fā)展歷程 3
1.2.1 Agent起源 3
1.2.2 將Agent引入AI領(lǐng)域 4
1.2.3 Agent技術(shù)進(jìn)化與理論完善 5
1.2.4 Agent的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 5
1.2.5 基于LLM的Agent 6
1.3 常用的Agent開(kāi)源技術(shù)及分類(lèi) 6
1.4 Agent主要組件 10
1.4.1 大語(yǔ)言模型 11
1.4.2 規(guī)劃組件 12
1.4.3 記憶組件 15
1.4.4 工具組件 15
1.4.5 行動(dòng)組件 16
第2章 Agent應(yīng)用與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 17
2.1 Agent應(yīng)用部署結(jié)構(gòu) 17
2.1.1 服務(wù)同機(jī)部署模式 18
2.1.2 服務(wù)分布式部署模式 19
2.2 Agent應(yīng)用環(huán)境安裝與驗(yàn)證 19
2.2.1 推理卡驅(qū)動(dòng)安裝 20
2.2.2 CUDA安裝 23
2.2.3 Anaconda安裝 25
2.2.4 Git安裝 26
2.2.5 應(yīng)用環(huán)境驗(yàn)證 26
2.2.6 關(guān)于開(kāi)發(fā)工具的建議 27
2.3 大語(yǔ)言模型的裝載及API服務(wù)搭建 27
2.3.1 Ollama 27
2.3.2 vLLM 30
2.3.3 GLM-4專(zhuān)用服務(wù) 32
應(yīng)用篇
第3章 通用型Agent應(yīng)用 37
3.1 AutoGPT：個(gè)人助理 37
3.1.1 AutoGPT介紹 37
3.1.2 AutoGPT原理 38
3.1.3 AutoGPT應(yīng)用 42
3.2 MemGPT：長(zhǎng)記憶會(huì)話應(yīng)用 47
3.2.1 MemGPT介紹 47
3.2.2 MemGPT原理 47
3.2.3 MemGPT應(yīng)用 52
第4章 任務(wù)驅(qū)動(dòng)型Agent應(yīng)用 56
4.1 BabyAGI：任務(wù)自驅(qū)動(dòng)應(yīng)用 56
4.1.1 BabyAGI介紹 56
4.1.2 BabyAGI原理 57
4.1.3 BabyAGI應(yīng)用 62
4.2 Camel：角色扮演應(yīng)用 65
4.2.1 Camel介紹 65
4.2.2 Camel原理 65
4.2.3 Camel應(yīng)用 67
第5章 輔助開(kāi)發(fā)型Agent應(yīng)用 70
5.1 Devika：AI“軟件工程師”應(yīng)用 70
5.1.1 Devika介紹 70
5.1.2 Devika原理 71
5.1.3 Devika應(yīng)用 75
5.2 CodeFuse-ChatBot：輔助編程應(yīng)用 79
5.2.1 CodeFuse-ChatBot介紹 79
5.2.2 CodeFuse-ChatBot原理 80
5.2.3 CodeFuse-ChatBot應(yīng)用 82
第6章 檢索增強(qiáng)型Agent應(yīng)用 85
6.1 DB-GPT：數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 85
6.1.1 DB-GPT介紹 85
6.1.2 DB-GPT原理 86
6.1.3 DB-GPT應(yīng)用 88
6.2 QAnything：知識(shí)庫(kù)應(yīng)用 90
6.2.1 QAnything介紹 90
6.2.2 QAnything原理 91
6.2.3 QAnything應(yīng)用 93
開(kāi)發(fā)篇
第7章 大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)與微調(diào) 97
7.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 97
7.2 GLM-4 98
7.2.1 GLM-4介紹 98
7.2.2 GLM-4安裝 98
7.2.3 Chat應(yīng)用開(kāi)發(fā) 99
7.2.4 GLM-4兼容API服務(wù)開(kāi)發(fā) 102
7.2.5 GLM-4微調(diào) 104
7.3 Llama3 108
7.3.1 Llama3介紹 108
7.3.2 Llama3安裝 109
7.3.3 Chat應(yīng)用開(kāi)發(fā) 110
7.3.4 Llama3兼容API服務(wù)
開(kāi)發(fā) 113
7.3.5 Llama3微調(diào) 118
第8章 基于GLM-4的Function-calling應(yīng)用開(kāi)發(fā) 124
8.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 124
8.2 案例場(chǎng)景 125
8.3 關(guān)鍵原理 126
8.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 128
8.4.1 環(huán)境安裝 128
8.4.2 源代碼 128
8.4.3 運(yùn)行 133
第9章 基于AgentScope的ReAct Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 134
9.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 134
9.2 案例場(chǎng)景 134
9.3 關(guān)鍵原理 135
9.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 138
9.4.1 環(huán)境安裝 138
9.4.2 源代碼 139
9.4.3 運(yùn)行 142
第10章 基于LangChain的任務(wù)驅(qū)動(dòng)Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 143
10.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 143
10.2 案例場(chǎng)景 144
10.3 關(guān)鍵原理 144
10.3.1 應(yīng)用架構(gòu) 145
10.3.2 應(yīng)用運(yùn)行流程 145
10.3.3 應(yīng)用運(yùn)行示例 146
10.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 149
10.4.1 環(huán)境安裝 149
10.4.2 源代碼 150
10.4.3 運(yùn)行 153
第11章 基于LangGraph的工作流Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 155
11.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 155
11.2 案例場(chǎng)景 155
11.3 關(guān)鍵原理 156
11.3.1 基本概念 156
11.3.2 工作流定義 157
11.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 158
11.4.1 環(huán)境安裝 158
11.4.2 源代碼 159
11.4.3 運(yùn)行 163
第12章 基于AutoGen的輔助編程Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 164
12.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 164
12.2 案例場(chǎng)景 165
12.3 關(guān)鍵原理 165
12.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 167
12.4.1 環(huán)境安裝 167
12.4.2 源代碼 168
12.4.3 運(yùn)行 171
第13章 基于LlamaIndex的RAG Agent綜合應(yīng)用開(kāi)發(fā) 173
13.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 173
13.2 案例場(chǎng)景 174
13.3 關(guān)鍵原理 174
13.3.1 索引建立 175
13.3.2 智體查詢 176
13.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 176
13.4.1 環(huán)境安裝 176
13.4.2 源代碼 178
13.4.3 運(yùn)行 181
第14章 基于CrewAI的多角色Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 182
14.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 182
14.2 案例場(chǎng)景 183
14.3 關(guān)鍵原理 183
14.3.1 應(yīng)用架構(gòu) 183
14.3.2 主要組件 184
14.3.3 流式會(huì)話實(shí)現(xiàn)原理 185
14.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 186
14.4.1 環(huán)境安裝 186
14.4.2 源代碼 187
14.4.3 運(yùn)行 191
第15章 基于Qwen-Agent的多智體圖像應(yīng)用開(kāi)發(fā) 193
15.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 193
15.2 案例場(chǎng)景 194
15.3 關(guān)鍵原理 195
15.3.1 應(yīng)用架構(gòu) 195
15.3.2 關(guān)鍵技術(shù) 196
15.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 198
15.4.1 環(huán)境安裝 198
15.4.2 源代碼 200
15.4.3 運(yùn)行 202
15.4.4 增強(qiáng)方案 202
第16章 基于CogVLM2的多模態(tài)Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 204
16.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn)
前言
基礎(chǔ)篇
第1章 Agent基礎(chǔ)知識(shí) 2
1.1 Agent的概念 2
1.2 Agent的發(fā)展歷程 3
1.2.1 Agent起源 3
1.2.2 將Agent引入AI領(lǐng)域 4
1.2.3 Agent技術(shù)進(jìn)化與理論完善 5
1.2.4 Agent的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 5
1.2.5 基于LLM的Agent 6
1.3 常用的Agent開(kāi)源技術(shù)及分類(lèi) 6
1.4 Agent主要組件 10
1.4.1 大語(yǔ)言模型 11
1.4.2 規(guī)劃組件 12
1.4.3 記憶組件 15
1.4.4 工具組件 15
1.4.5 行動(dòng)組件 16
第2章 Agent應(yīng)用與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 17
2.1 Agent應(yīng)用部署結(jié)構(gòu) 17
2.1.1 服務(wù)同機(jī)部署模式 18
2.1.2 服務(wù)分布式部署模式 19
2.2 Agent應(yīng)用環(huán)境安裝與驗(yàn)證 19
2.2.1 推理卡驅(qū)動(dòng)安裝 20
2.2.2 CUDA安裝 23
2.2.3 Anaconda安裝 25
2.2.4 Git安裝 26
2.2.5 應(yīng)用環(huán)境驗(yàn)證 26
2.2.6 關(guān)于開(kāi)發(fā)工具的建議 27
2.3 大語(yǔ)言模型的裝載及API服務(wù)搭建 27
2.3.1 Ollama 27
2.3.2 vLLM 30
2.3.3 GLM-4專(zhuān)用服務(wù) 32
應(yīng)用篇
第3章 通用型Agent應(yīng)用 37
3.1 AutoGPT：個(gè)人助理 37
3.1.1 AutoGPT介紹 37
3.1.2 AutoGPT原理 38
3.1.3 AutoGPT應(yīng)用 42
3.2 MemGPT：長(zhǎng)記憶會(huì)話應(yīng)用 47
3.2.1 MemGPT介紹 47
3.2.2 MemGPT原理 47
3.2.3 MemGPT應(yīng)用 52
第4章 任務(wù)驅(qū)動(dòng)型Agent應(yīng)用 56
4.1 BabyAGI：任務(wù)自驅(qū)動(dòng)應(yīng)用 56
4.1.1 BabyAGI介紹 56
4.1.2 BabyAGI原理 57
4.1.3 BabyAGI應(yīng)用 62
4.2 Camel：角色扮演應(yīng)用 65
4.2.1 Camel介紹 65
4.2.2 Camel原理 65
4.2.3 Camel應(yīng)用 67
第5章 輔助開(kāi)發(fā)型Agent應(yīng)用 70
5.1 Devika：AI“軟件工程師”應(yīng)用 70
5.1.1 Devika介紹 70
5.1.2 Devika原理 71
5.1.3 Devika應(yīng)用 75
5.2 CodeFuse-ChatBot：輔助編程應(yīng)用 79
5.2.1 CodeFuse-ChatBot介紹 79
5.2.2 CodeFuse-ChatBot原理 80
5.2.3 CodeFuse-ChatBot應(yīng)用 82
第6章 檢索增強(qiáng)型Agent應(yīng)用 85
6.1 DB-GPT：數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 85
6.1.1 DB-GPT介紹 85
6.1.2 DB-GPT原理 86
6.1.3 DB-GPT應(yīng)用 88
6.2 QAnything：知識(shí)庫(kù)應(yīng)用 90
6.2.1 QAnything介紹 90
6.2.2 QAnything原理 91
6.2.3 QAnything應(yīng)用 93
開(kāi)發(fā)篇
第7章 大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)與微調(diào) 97
7.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 97
7.2 GLM-4 98
7.2.1 GLM-4介紹 98
7.2.2 GLM-4安裝 98
7.2.3 Chat應(yīng)用開(kāi)發(fā) 99
7.2.4 GLM-4兼容API服務(wù)開(kāi)發(fā) 102
7.2.5 GLM-4微調(diào) 104
7.3 Llama3 108
7.3.1 Llama3介紹 108
7.3.2 Llama3安裝 109
7.3.3 Chat應(yīng)用開(kāi)發(fā) 110
7.3.4 Llama3兼容API服務(wù)
開(kāi)發(fā) 113
7.3.5 Llama3微調(diào) 118
第8章 基于GLM-4的Function-calling應(yīng)用開(kāi)發(fā) 124
8.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 124
8.2 案例場(chǎng)景 125
8.3 關(guān)鍵原理 126
8.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 128
8.4.1 環(huán)境安裝 128
8.4.2 源代碼 128
8.4.3 運(yùn)行 133
第9章 基于AgentScope的ReAct Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 134
9.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 134
9.2 案例場(chǎng)景 134
9.3 關(guān)鍵原理 135
9.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 138
9.4.1 環(huán)境安裝 138
9.4.2 源代碼 139
9.4.3 運(yùn)行 142
第10章 基于LangChain的任務(wù)驅(qū)動(dòng)Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 143
10.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 143
10.2 案例場(chǎng)景 144
10.3 關(guān)鍵原理 144
10.3.1 應(yīng)用架構(gòu) 145
10.3.2 應(yīng)用運(yùn)行流程 145
10.3.3 應(yīng)用運(yùn)行示例 146
10.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 149
10.4.1 環(huán)境安裝 149
10.4.2 源代碼 150
10.4.3 運(yùn)行 153
第11章 基于LangGraph的工作流Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 155
11.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 155
11.2 案例場(chǎng)景 155
11.3 關(guān)鍵原理 156
11.3.1 基本概念 156
11.3.2 工作流定義 157
11.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 158
11.4.1 環(huán)境安裝 158
11.4.2 源代碼 159
11.4.3 運(yùn)行 163
第12章 基于AutoGen的輔助編程Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 164
12.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 164
12.2 案例場(chǎng)景 165
12.3 關(guān)鍵原理 165
12.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 167
12.4.1 環(huán)境安裝 167
12.4.2 源代碼 168
12.4.3 運(yùn)行 171
第13章 基于LlamaIndex的RAG Agent綜合應(yīng)用開(kāi)發(fā) 173
13.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 173
13.2 案例場(chǎng)景 174
13.3 關(guān)鍵原理 174
13.3.1 索引建立 175
13.3.2 智體查詢 176
13.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 176
13.4.1 環(huán)境安裝 176
13.4.2 源代碼 178
13.4.3 運(yùn)行 181
第14章 基于CrewAI的多角色Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 182
14.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 182
14.2 案例場(chǎng)景 183
14.3 關(guān)鍵原理 183
14.3.1 應(yīng)用架構(gòu) 183
14.3.2 主要組件 184
14.3.3 流式會(huì)話實(shí)現(xiàn)原理 185
14.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 186
14.4.1 環(huán)境安裝 186
14.4.2 源代碼 187
14.4.3 運(yùn)行 191
第15章 基于Qwen-Agent的多智體圖像應(yīng)用開(kāi)發(fā) 193
15.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn) 193
15.2 案例場(chǎng)景 194
15.3 關(guān)鍵原理 195
15.3.1 應(yīng)用架構(gòu) 195
15.3.2 關(guān)鍵技術(shù) 196
15.4 實(shí)現(xiàn)過(guò)程 198
15.4.1 環(huán)境安裝 198
15.4.2 源代碼 200
15.4.3 運(yùn)行 202
15.4.4 增強(qiáng)方案 202
第16章 基于CogVLM2的多模態(tài)Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā) 204
16.1 開(kāi)發(fā)要點(diǎn)
展開(kāi)全部
大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):AGENT開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
高強(qiáng)文
資深A(yù)I技術(shù)專(zhuān)家與項(xiàng)目導(dǎo)師。作為數(shù)字技術(shù)正高級(jí)工程師，專(zhuān)注于人工智能大語(yǔ)言模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)、開(kāi)源社區(qū)開(kāi)發(fā)與運(yùn)營(yíng)。
AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)先鋒，寧夏回族自治區(qū)勞動(dòng)模范。現(xiàn)任互鏈高科（北京）技術(shù)發(fā)展有限公司總經(jīng)理，銀川方達(dá)電子系統(tǒng)工程有限公司董事長(zhǎng)。20多年來(lái)，一直從事信息化、人工智能等產(chǎn)品研發(fā)與管理工作。
近年來(lái)積極投身于開(kāi)源事業(yè)，開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)aliendao.cn、gitclone.com和opendao.cn等開(kāi)源社區(qū)，在GitHub上貢獻(xiàn)了20多個(gè)開(kāi)源代碼庫(kù)。著有《大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：多領(lǐng)域智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)》，旨在為開(kāi)發(fā)者提供AI技術(shù)實(shí)踐指導(dǎo)。
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