本书从基础理论、核心技术、工程实践和案例分析四大维度探讨了AI智能体的设计原理、LangGraph的框架特性、部署方案及实战案例。

本书围绕当下极具潜力的人工智能（AI）形态——以Manus为代表的通用型AI代理展开介绍，详细讲解其核心理念、功能特性与技术原理，并通过大量的实战案例，循序渐进地讲解Manus 在旅行规划、教育内容创作、股票分析、保险条款比较、品牌形象设计、店铺销量提升等领域的落地应用，真正实现“从思考到行动”的跨越式提升。对于正处于数字化和智能化转型时代的个人、企业乃至学术研究者而言，了解和掌握AI代理的应用技巧是大势所趋，不仅能极大地减少重复工作量，也能带来全新业务模式与创新机会。 本书适合对AI与新技术交

当我们进入人类进化的一个非凡新时代，我们发现自己处于技术文艺复兴的边缘，这一文艺复兴承诺重新想象我们社会的基础。生成式人工智能（GenAI）及其大型语言模型应用如ChatGPT，以及扩散模型应用如Midjourney的出现，加上其他突破性AI技术，标志着我们集体推理、创新和学习能力的重大转变。本书研究这些革命性进步及其对商业未来的深远影响。由AI和其他新技术推动的这场革命，将在广度、深度和复杂性上超越所有先前的工业革命。 全书共分为三部分：首先概述GenAI，以ChatGPT和Web

本书为人工智能通识教学的配套教材，共包括生成式AI初探、AI提示词、AI赋能英语学习、AI助力文档生成、AI助力数据处理、AI赋能演示稿制作、AI赋能媒体制作、AI助力编程实战、AI智能体开发9个项目，全面、翔实地介绍了生成式AI的特点和发展历程、AI伦理与挑战、AI的本地部署、提示词设计技巧、AI赋能英语学习的路径、AI助力文档写作和排版的技巧、AI助力数据计算分析与可视化展示、AI赋能PPT和数字人制作、AI赋能图片和视频制作、AI助力程序开发、AI工作流和智能体开发等知识技能点。本书以“项

本书以“基础认知一伦理思辨一技术应用一场景融通”四阶架构为核心，精心设置4个模块，共计 14个项目，帮助读者系统掌握人工智能知识与技能。从模块一追溯人工智能发展脉络、构建伦理框架，到模块二深入剖析生成对抗网络、循环神经网络、卷积神经网络等核心技术，再到模块三开展生成式 AI多元场景实战，直至模块四动手搭建智能体，实现从知识理解到创新应用的跨越，让学习层层深入、环环相扣。本书紧密贴合人工智能行业发展趋势，融入新技术、新业态、新模式，提炼真实岗位项目，分解典型工作任务，实现理论与实践深度融合。同时，

本书面向高等职业院校的在校学生，是学生了解和学习人工智能相关知识的基础。本书立足于人工智能时代的前沿，注重培养读者的人工智能思维方式，拓宽知识视野，而非局限于某些技术细节的深度讲解。本书从基础知识开始，内容讲解由浅入深、循序渐进，可帮助读者厘清人工智能的核心技术和发展趋势。本书包含9 个项目，系统、全面地介绍了人工智能的基本概念，机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，AIGC 的概念与工具，AIGC 应用于文本创作，AIGC 应用于图像创作，AIGC 应用音频创作，AIGC 应用于

本教材旨在为学生打开人工智能世界的大门，无论学生的专业背景如何，都能通过本课程对人工智能形成全面且深入的认识。在上篇“通识基础：探究人工智能的奥秘”中，从人工智能的基础概念、起源发展，到核心技术，再到我国产业概况与大模型技术，逐步引导学生搭建起扎实的理论知识框架。而下篇“实践实训：开启人工智能的创新探索”则着重于将理论知识转化为实际应用能力，通过生成式人工智能、提示词工程、多元应用场景以及机器狗创新实践等内容，让学生在实践中深化对知识的理解，培养创新思维与动手能力。

本书共13章，主要分为两篇：基础理论篇和实践应用篇，旨在系统全面地介绍人工智能的基础知识和实践案例。本书主要内容涵盖从基础算法（如搜索算法、约束满足问题）到高阶的机器学习、深度学习和强化学习理论，并深入探讨了卷积神经网络、生成对抗网络和图神经网络等重要神经网络架构。书中还介绍了智能计算方法，如遗传算法和粒子群算法。此外，本书部分章节展示了支持向量机、目标检测和强化学习的实际应用案例，也讨论了无人驾驶、精准营销等当今热门应用领域。本书的初衷是向读者介绍人工智能的基础理论和实践应用，使他们能够深入了

本书以人工智能素养培育为主线，分为技术与原理篇和实践与创新篇两大部分。第1～9章为技术与原理篇，介绍人工智能及其相关的新技术，包括人工智能通识概述、互联网与物联网、大数据与云计算、人工智能、机器学习与深度学习、大语言模型与生成式人工智能、智能体、元宇宙与区块链、人工智能安全。第10～14章为实践与创新篇，内容包括信息搜集与分析、数据图文制作、知识管理、写作与演讲文档制作，以及综合实践：智慧教育。课程思政教育贯穿全书。本书面向本科院校、职业院校各专业所开设的人工智能通识课，旨在让各专业学生了

本书共8章。从人工智能发展简史和基础概念切入，循序渐进地讲解Python编程与数据分析基础、语音处理及其应用、机器学习基础、神经网络与深度学习、自然语言处理基础、计算机视觉等核心内容，并阐述了人工智能伦理及其对社会的影响，探讨算法偏见与公平性和数据隐私保护等前沿议题。本书设有实践操作环节，并为关键知识点配备了微课视频，帮助读者理解复杂知识。

本书既可作为高等学校人工智能通识教育课程的教材，也可作为社会人士了解人工智能技术的入门读物。