1.4 本书导读

本书共 16 章，分为四个部分：

基础篇（第 1-3 章） 为后续学习做认知和工具准备。第 1 章建立对智能体的整体认知；第 2 章讲解 Effective Vibe Coding 方法论；第 3 章完成 Opencode 的安装与配置。

原理篇（第 4-10 章） 系统讲解智能体设计的核心模式。从提示词工程开始，逐步深入智能增强、记忆管理、工具使用、检索增强生成（RAG）、多智能体协作，最后学习如何评估和优化智能体系统。

业界应用篇（第 11-13 章） 聚焦金融行业实战项目。通过舆情分析、交易信号、研报生成三个完整项目，将原理篇的知识应用于真实场景。

科研应用篇（第 14-16 章） 面向学术研究场景。帮助你用 AI 智能体提升论文写作、文献研究和实验设计的效率。

标准路径：按章节顺序学习。每周 4-6 学时，大约 14 周完成。适合希望系统掌握的学习者。

快速入门：第 1-4 章 → 第 11 章。一周内可以完成第一个项目，建立直观认识后再回头补充原理。适合时间有限或希望快速上手的学习者。

研究导向：第 1-5 章 → 第 8 章（RAG）→ 第 14-15 章。重点掌握文献检索和论文写作相关内容。适合准备毕业论文的学生。

章节依赖关系：基础篇是所有后续章节的前置；原理篇各章之间有一定依赖，建议顺序学习；应用篇可以根据兴趣选择性学习，但建议至少完成一个完整项目。

不要害怕技术。本书不需要编程基础。与 AI 对话就是编程。你要学的是设计思维，不是写代码。

带着问题学习。想想你工作或学习中的哪些任务可以让 AI 帮忙？每学一个概念，思考它在你熟悉的场景中如何应用。

多动手实践。每章的案例都要亲自完成。遇到问题是正常的，解决问题是学习的一部分。

建立批判性思维。AI 不是万能的。学会验证 AI 的输出，理解人类监督的重要性。信任要基于验证，而非盲从。