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2025绿色版","{\"bookQa\":[{\"question\":\"不知道提取码？\",\"answer\":\"点击下载会自动复制“提取码”，弹窗里也会显示“提取码”\"},{\"question\":\"如何下载？\",\"answer\":\"先将文件夹转存到自己的网盘（一定要转存整个文件夹，否则文件更新不会提醒），然后在网盘下载文件\"},{\"question\":\"不知道下载哪种格式？\",\"answer\":\"移动端阅读推荐EPUB格式；电脑端如果阅读技术书籍，推荐PDF，阅读文学作品推荐EPUB格式。\"},{\"question\":\"个别PDF文档预览一直提示“文档打开失败”\",\"answer\":\"网盘自身问题，下载后可正常阅读。也可先转存到自己的网盘，再用客户端预览。\"},{\"question\":\"每天的下载次数是多少？\",\"answer\":\"每人每天可以下载5本不同的书籍，已经下载过的不占用下载次数。⚠️通过技术手段恶意频繁下载会被封禁！\"}]}","{\"enableResourceRequest\":true,\"enableAds\":true,\"enableAdsVpn\":false,\"enableAdsVps\":false,\"indexTopCount\":15,\"indexTopLatestCount\":15,\"indexStickCount\":10,\"indexLatestCount\":20}",{"author":34,"bookTags":13,"bookVersion":13,"categoryIds":35,"categoryNames":38,"code":41,"coverImageUrl":42,"createTime":43,"description":44,"doubanUrl":13,"files":45,"indexId":13,"isbn":13,"isbn10":13,"language":53,"name":54,"publishDate":55,"publisher":56,"pv":15,"recommendation":13,"score":57,"seoDescription":58,"seoKeywords":59,"seoTitle":60,"series":13,"tags":61,"title":70,"toc":13,"translator":71,"updateTime":72,"updateTimeDesc":73},"Haggai Roitman",[36,37],140,143,[39,40],"计算机","人工智能(AI)","6yucl","/image/cover/6yucl.jpg","2026-09-16 11:50:46","\u003Cblockquote>\u003Cp>本书是 Haggai Roitman 所著《The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems》一书的\u003Cstrong>非官方中文译本\u003C/strong>。\u003C/p>\u003Cp>全书 30 章、6 个板块、598 页，系统覆盖了从 Transformer 内部机制、GPU 训练系统、强化学习、对齐方法、推理模型，到智能体编排、多智能体协作与 Agentic UI 的完整技术栈。面向希望快速建立\"从底层硬件 → 训练算法 → 智能体系统\"完整图景的中文读者。\u003C/p>\u003Cp>本书译文地址：\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" href=\"https://github.com/Chasing1020/agentic-ai-guide-zh?utm_source=chatgpt.com\">https://github.com/Chasing1020/agentic-ai-guide-zh\u003C/a>\u003Cbr>英文版原文地址：\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" href=\"https://arxiv.org/abs/2606.24937?utm_source=chatgpt.com\">https://arxiv.org/abs/2606.24937\u003C/a>\u003C/p>\u003C/blockquote>\u003Cp>构建智能 AI 系统，需要掌握极其广阔的知识——从 Transformer 内部如何处理语言，到使训练赖以达成的硬件与系统与高效的优化技术，再到教会模型推理并与人类意图对齐的强化学习算法，乃至大规模协调自主系统的多智能体架构。这些知识散落在数百篇论文、博客文章、代码仓库，以及少数实验室内部的“部落知识”之中。从业者需要一份覆盖整套技术栈的统一参考，不仅是理论，更需包括能让事物真正运转起来的实现细节。\u003C/p>\u003Cp>面向想要理解并搭建现代 AI 完整技术栈的从业者，这份指南带领读者从第一性原理走到生产系统。构建优秀的 AI 系统需要理解整条流水线，而不仅是某一层：调试训练过程的工程师需要理解 GPU 显存层级与优化器动力学；做微调的从业者要知道何时 LoRA 已足够、何时全参数训练值得这个成本；Agent 开发者需要理解底层模型是如何训练出来的；评估框架的技术负责人需要理解每个框架做出了怎样的权衡。本书将提供这幅完整的图景。\u003C/p>\u003Cp>这本开源书共 30 章，被组织为六个部分。\u003C/p>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>第一部分“基础篇”（第 1~3 章）铺垫 LLM 架构与优化、AI 系统技术栈，以及经典强化学习理论知识。\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>第二部分“面向 LLM 的 RL 方法”（第 4~12 章）首先介绍语言模型的 RL 基础，再完整地数学化处理 PPO、DPO、GRPO 与偏好优化变体、reward 模型训练、SFT 最佳实践、大规模系统架构，以及基于轨迹级 RL 的智能体训练。\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>第三部分“推理篇”（第 13 章）讲解大型推理模型 RL 如何发现思维链、MCTS、过程奖励模型与测试时算力扩展。\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>第四部分“评估篇”（第 14 章）全面介绍 LLM 评估方法论，包括评估指标、LLM-as-Judge、人工标注、基准套件、污染检测，以及智能体评估。\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>第五部分“智能体 AI”（第 15~27 章）阐明完整的智能体技术栈，包括智能体 AI 基础、检索增强生成（RAG）与检索、记忆系统、编排与上下文管理、循环工程（Loop Engineering）、设计模式、智能体环境与基准、MCP、Agent Skills、A2A 通信、多智能体系统、开发框架以及智能体 UI。\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>第六部分“自测与参考”（第 28~30 章）覆盖全部主题的 108 道详细测验题与完整解答；快速参考一览，整合关键公式、API 参考与失败模式诊断；以及关于未来方向的总结。\u003C/p>\u003C/li>\u003C/ul>\u003Cp>阅读本书将使学习者丰获满满：\u003C/p>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>理解 LLM 内部机制，包括注意力机制、位置编码、MoE 路由和 Flash Attention；\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>理解 GPU 系统、分布式训练、推理优化和基于 vLLM 的生产部署；\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>掌握 LoRA/QLoRA、量化、知识蒸馏、优化器选择和学习率调度等高效训练与微调方法；\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>理解 RLHF、DPO、GRPO、KTO 等偏好优化流程，以及奖励黑客和模式崩塌等常见问题；\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>理解 DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3 和 QwQ 等推理模型如何通过强化学习获得推理能力；\u003C/p>\u003C/li>\u003Cli>\u003Cp>掌握 Agent 编排、记忆设计、MCP 工具集成、A2A 多 Agent 协调和 Agent 评估方法。\u003C/p>\u003C/li>\u003C/ol>",[46],{"code":47,"fileFormat":48,"fileSize":49,"needPassword":50,"netDiskType":51,"pages":52,"remark":13},"301036d681994f938de7692c3ecc47d2","PDF","15.40 MB",true,"Quark",599,"中文","智能体 AI 漫游指南：从基础到系统","2026-01-01","无",10,"《智能体 AI 漫游指南：从基础到系统》PDF免费下载，本书是 Haggai Roitman 所著《The Hitchhiker's Guide to Agentic AI》一书的非官方中文译本。系统覆盖了从 Transformer 内部机制、GPU 训练系统、强化学习、对齐方法、推理模型，到智能体编排、多智能体协作与 Agentic UI 的完整技术栈。","","《Agentic AI漫游指南》: 从理解Transformer到构建自主AI系统 - PDF下载",[62,66],{"code":13,"color":63,"name":64,"sort":15,"tip":65},"success","True PDF","纸质书原始版本电子书，质量最高的PDF",{"code":13,"color":67,"name":68,"sort":57,"tip":69},"neutral","开源","开源书籍，内容在GitHub上公开。","《《Agentic AI漫游指南》: 从理解Transformer到构建自主AI系统》PDF下载","祝健聪","2026-09-16 16:44:30","今天",[],[]]