对于广大开发者，眼前呈现的是一片生机勃勃、充满活力的编程丛林。这片丛林中的AI工具为我们打开了一个怎样的新世界？它们有哪些闪光点让人惊艳，又有哪些挑战需要我们正视？你该如何在这片丛林中披荆斩棘，成为一名游刃有余的Al辅助编程专家？

以下书籍将为你揭晓这些疑问的答案。

1、AI辅助编程实战

软件开发者以确定性为基石。当我们为程序输入特定的内容时，它始终如一地输出相同的结格的逻辑确定性一直是软件的核心与精髓所在。然而，当涉足Al辅助编程工具的世界时，事情开始反其道而行。获取结果仿佛成了掷骰游戏都建立在概率之上。即使你多次使用相同的提示来引导AI工具编写代码，每次的输出也很可能不尝此道，或许会令人感到困惑和挠头，但一旦你掌握其中的窍门，就会发现这一切都是值得的。特别设置了一章来深入解析提示工程，旨在帮助读者驾驭这种全新的编程方法。

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。
本书适合软件开发者、编程爱好者、技术项目经理、高等院校计算机科学专业的学生及对AI在编程领域的应用感兴趣的专业人士阅读。

2、AI辅助编程Python实战基于GitHub Copilot和ChatGPT

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。

本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。

3、人工智能：现代方法（第4版）

人工智能是一个大领域，该书是一本“大”书，作者是大学者。该书全方位探究了人工智能这一领域，涵盖了从基础知识、模型方法、社会伦理到应用专题等各个层面。正如作者在前言中所提到的，本版中约25%的内容是全新的，剩下的75%也做了大量修改，以呈现出更加完整的人工智能领域图景，且本版中22%的参考文献是2010年以后发布的。此外，作者邀请了9位相关方向最有代表性的学者撰写了部分内容。本书主要包括5方面的内容：问题求解的搜索方法，基于知识的推理和规划方法（逻辑和知识表示），知识和推理中的不确定性（概率推理、概率编程和多智能体决策），机器学习（概率方法、深度学习和强化学习），应用专题（自然语言处理、计算机视觉和机器人学）。此外，书中还讨论了人工智能面临的哲学、伦理和安全等社会问题。书中也蕴含了作者对人工智能的理解和思考，处处闪烁着思想的光辉，耐人回味。比如，本版的封面展示了人工智能各个发展阶段的部分重要事件和人物，体现了作者的别具匠心。第1章关于人工智能的思想、历史发展等的论述深刻、透彻和精辟。第28章讨论某些具有前瞻性的想法和方向。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

4、动手学深度学习（PyTorch版）

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 　　本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。

5、DeepSeek实用操作手册

本书本着“不止授人予鱼，更要授人以渔”的写作宗旨，系统性地讲解了大 语言模型 DeepSeek 在人们工作、生活中的革命性应用，从技术原理到案例实践，为读者提供了全栈式的 DeepSeek 应用指南。

全书共 6 章，分别聚焦于 DeepSeek 应用的不同主题，从理论基础到实际操作，再到行业应用，为读者构建了一个完整的知识体系。

第 1~2 章从技术演进的角度，深入浅出地介绍 DeepSeek 如何重构人机交互范式，并全面、细致讲解了 DeepSeek的基础操作，为读者快速上手 DeepSeek 打下基础。

第 3 章重点介绍了具有独创性的六定模型，这是基于提示工程提出的 DeepSeek 提示词方法论，能帮助读者系统地掌握从简单到复杂的 AI 交互技巧。

第 4 章介绍了与 DeepSeek 的深度交互方法，这是基于推理机制、用户意图理解机制、情感交互机制、记忆机制、幻觉机制等DeepSeek“思维本质”的交互方法，能帮助读者进一步提升与 DeepSeek 对话的能力。

第 5 章介绍了 DeepSeek 与其他 AI 工具的融合应用，包括生成图像、视频、音乐、流程图、PPT，以及信息处理、搭建智能体、管理知识库和信息检索等。

第 6章主要面向十大应用领域提供应用模板与范例。 本书可作为对 DeepSeek 感兴趣的新手用户的快速入门教程，也可作为进阶用 户提升效率与挖掘潜力的速查手册，还可作为各行业人士寻找 DeepSeek 应用灵感与提升效能的参考书。

6、AIGC自动化编程

本书为读者提供了一次深入探索人工智能和自动化编程的奇妙之旅。全书从AI（Artificial Intelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐渐深入到如何使用具有代表性的AIGC工具—ChatGPT、GitHub Copilot和Claude2等进行自动化编程。此外，本书还详细介绍了其他多种AI代码生成解决方案。针对桌面应用、Web应用、游戏、办公自动化等场景，本书还提供了丰富的实例。 本书适合对AI和自动化编程感兴趣的初学者阅读，也适合有一定基础并且想要提高开发技能的程序员阅读。同时，本书也可以作为高校或培训机构的参考书。

7、大模型应用开发 动手做AI Agent

• 基础知识篇：定义Agent为“能感知环境、自主决策并执行行动的智能系统”，阐释大模型作为其“大脑”的核心地位，解析四大特性（自主性、感知力、行动力、行业效能）及四大核心组件（规划、记忆、工具、执行），并探讨Agent对各行业的效能提升与商业模式变革。
• 技术工具篇：深度解析ReAct框架、检索增强生成（RAG）等技术要素，详述OpenAI API（含GPT-4/DALL·E 3）、LangChain、LlamaIndex等开发工具的使用逻辑与场景适配，覆盖从模型调用到工具集成的全流程技术栈。
• 项目实战篇：通过7个典型项目（如自动化办公PPT生成、智能调度库存管理、知识整合检索增强等），手把手演示Agent开发全流程。案例涵盖从单Agent任务执行到多Agent协作系统（如AutoGen、MetaGPT框架），结合代码级实现与运行结果分析，直观展现技术落地方案。

本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。 本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！