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内容简介

本书是一本写给普通人的 AI 实用指南。本书以"会聊天就会用 AI”为核心目标，系统讲解大模型原理、提示词训练与工作流搭建方法，内容涵盖智能写作、数据分析、音视频制作、编程辅助等高频场景，提供丰富案例、配套模板及图解操作清单，帮助读者将日常对话转化为高效生产力。本书的特点：语言通俗易懂，避免专业术语和复杂公式；步骤清晰可复用，按"认知—会聊—会连—会做—会管”的路径循序渐进；强调实践操作，聚焦提问技巧、任务拆解与避坑策略。

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ISBN：9787121519574

开本：16(170*240)

页数：288

字数：403

本书目录

目  录
第1章  初识大模型	1
1.1  从ChatGPT到Manus AI：技术革命正在悄然发生	1
1.1.1  什么是大模型：从“人工智障”到全能选手	1
1.1.2  智能体，一场跨时代的技术革命	5
1.1.3  未来的智能体时代	11
1.1.4  时代的革命与中国力量的崛起	12
1.2  大模型争霸战：谁才是AI时代的王者	14
1.2.1  基础大模型全景图：从“王者”到“黑马”	14
1.2.2  大模型的不同场景测评	24
1.2.3  如何选择和使用：AI选型指南	41
1.3  Token：大模型的语言密码与成本密钥	43
1.3.1  揭开Token的神秘面纱	43
1.3.2  Token技术的演进历程	44
1.3.3  Token与字节的本质区别	45
1.3.4  中文Token的成本真相	45
1.3.5  Token优化的实用策略	47
1.3.6  Token的未来	48
1.4  开源精神：推动大模型普及的关键力量	49
1.4.1  开源的本质：从厨师的食谱说起	49
1.4.2  开源的历史传奇：从打印机故障到改变世界	50
1.4.3  开源的运行机制：人类历史上最大的协作实验	51
1.4.4  开源的商业奇迹：免费却价值连城的经济学悖论	52
1.4.5  选择开源的战略智慧：改变游戏规则的思维革命	54
1.5  算力：支撑大模型世界的隐形基石	56
1.5.1  算力的本质：数字世界的“动力源泉”	57
1.5.2  算力的分类体系：从通用到专用的精准匹配	57
1.5.3  算力衡量指标：科学量化计算能力	58
1.5.4  算力硬件生态：多元化计算架构的协同发展	60
1.5.5  全球算力产业格局：竞争与合作并存的生态体系	61
1.5.6  英伟达GPU产品解读：算力领域的标杆案例	62
1.5.7  未来发展趋势：算力技术的演进方向	63
第2章  大模型进阶指南	65
2.1  提示词工程：像“翻译官”一样，教AI说人话	65
2.1.1  提示词存在的必然性：从认知科学到技术实现	65
2.1.2  提示词工程的最佳实践与核心策略	67
2.1.3  提示词工程案例集	69
2.1.4  提示词工程的进阶策略与未来展望	73
2.2  为大模型装上外挂：用RAG和微调驯服大模型	75
2.2.1  深入理解RAG：为AI安装知识库	76
2.2.2  深入理解微调：重塑AI的思维模式	78
2.2.3  RAG 与微调：选择的智慧	80
2.3  大模型的三大协议革命：函数调用、MCP与A2A	82
2.3.1  函数调用：OpenAI提出的大模型的“手脚”	82
2.3.2  MCP：大模型领域的Type-C接口	84
2.3.3  A2A协议：智能体之间的翻译官	87
2.3.4  从“独狼”到“群狼”：三种协议的选择之道	90
2.4  更高级的文本语法：Markdown格式	92
2.4.1  理解Markdown：大模型时代的通用语言	92
2.4.2  Typora：Markdown编辑的最佳伴侣	93
2.4.3  掌握Markdown核心语法	94
2.4.4  文本格式化：让内容更加生动	95
2.4.5  列表结构：组织信息的利器	95
2.4.6  进阶功能：释放Markdown的全部潜力	98
2.4.7  高级样式定制：打造个性化的视觉体验	102
2.4.8  特殊排版技巧	106
2.4.9  表情符号与特殊字符	109
第3章  大模型实操指南	111
3.1  大模型本地化部署与API操作指南	111
3.1.1  本地化部署的必要性与价值	111
3.1.2  如何获取本地模型的API	112
3.1.3  本地化AI客户端解决方案	116
3.2  大模型RAG：IMA、FastGPT、RagFlow	124
3.2.1  本地知识库的价值	124
3.2.2  RAG最佳实践与策略	124
3.2.3  主流RAG平台详解	125
3.2.4  案例：用IMA知识库搭建一个党建神器	132
3.3  文生图：Gemini、即梦AI、GPT-4o	134
3.3.1  文生图的起源与演进	134
3.3.2  主流文生图模型和工具	134
3.4  文生视频：Veo3、混元视频、Seedance、数字人	143
3.4.1  文生视频简介	143
3.4.2  主流文生视频模型与工具对比	143
3.4.3  延伸案例：儿童绘本视频制作	149
3.4.4  延伸案例：“回答我”爆款短视频制作	152
3.5  文生音乐：Suno、海绵音乐、Stable Audio	154
3.5.1  AI音乐的演进与现状	154
3.5.2  主流AI音乐创作工具详解	155
3.6  AI编程（代码辅助）：Cursor、CodeSouler	159
3.6.1  AI编程时代的全新范式	159
3.6.2  主流AI编程工具详解	160
3.6.3  各类代码辅助工具对比	165
3.6.4  延伸案例：用代码生成小红书配图+文案	166
3.6.5  延伸案例：无代码完成一个以太坊智能合约的部署	169
3.7  AI编程（零代码）：豆包AI编程、V0	176
3.7.1  什么是零代码编程	176
3.7.2  零代码编程工具推荐	176
3.7.3  V0	179
3.7.4  工具对比与分析	181
3.8  智能体：Manus AI、Flowith、天工Skywork	182
3.8.1  智能体的崛起与核心特征	182
3.8.2  主流智能体工具详解	183
3.8.3  智能体工具对比	188
3.9  AI浏览器：Fellou、AutoHub、豆包	188
3.9.1  什么是AI浏览器	188
3.9.2  主流AI浏览器深度解析	189
3.9.3  到底该选择哪款AI浏览器	198
3.10  AI工作流平台：Dify、Coze、n8n	198
3.10.1  工作流自动化的时代意义	198
3.10.2  主流工作流平台深度解析	199
3.10.3  平台选择的策略与应用场景	203
3.11  能转化成播客和视频的大模型笔记本计算机——NotebookLM	203
3.11.1  NotebookLM 是什么	203
3.11.2  NotebookLM 的使用方法	204
3.11.3  案例：用NotebookLM构建学习与讨论平台	206
3.12  企业级大模型资产管理工具：CSGHub	207
3.12.1  从DevOps到AgenticOps：大模型时代的运维新范式	207
3.12.2  CSGHub：企业级大模型资产管理的全能平台	209
3.12.3  大模型平台生态格局：从HuggingFace到CSGHub	212
3.13  Web3.0领域的多智能体协作开源框架：ai16z	214
3.13.1  从草根逆袭到技术明星：ai16z与Eliza的起源故事	214
3.13.2  ElizaOS的技术架构深度解析	215
3.13.3  ElizaOS的安装与快速上手	216
3.14  多智能体协作开源框架典范——MetaGPT	221
3.14.1  为什么需要MetaGPT	221
3.14.2  部署和使用指南	222
3.14.3  典型应用案例解析	224
3.14.4  MetaGPT（MGX）云端平台简介与实践	235
第4章  商业落地和思考	239
4.1  如何打造一个优秀的大模型产品：从技术思维到商业落地的
完整指南	239
4.1.1  AI产品设计的底层逻辑	239
4.1.2  现有大模型产品的市场分析	244
4.1.3  打造一个完美的AI产品	247
4.1.4  AI硬件产品构思案例：重新定义智能硬件的商业逻辑	250
4.2  大模型时代的生产力与生产关系的变革：Think Different，
Dream Bigger	254
4.2.1  技术革命必然带动社会和生产关系的变革	254
4.2.2  大模型解决生产力问题，区块链重塑生产关系	255
4.2.3  短期内最具变革潜力的行业：电影、设计、AR和VR	257
4.3  当智能体遇上价值互联网：A2A协议+AP2开启全自主
智能体新纪元	257
4.3.1  从工具到伙伴：AI的进化之路	258
4.3.2  价值互联网：智能体的数字土壤与协作语言	258
4.3.3  协同进化：A2A协议+AP2+区块链网络的化学反应	260
4.3.4  引领未来，创造可能的案例场景	262
4.3.5  结语：数字文明的新起点	263
4.4  新时代的AI公司都在做什么	263
第5章  结束语：现在开始，和AI聊起来	266

展开

前言

序  一
青年科技工作者陈放给我送来一本书稿《会聊天就会用AI：零基础玩转大模型》，请我为这本书写一篇序，我是有些忐忑不安的。因为AI在全中国乃至全世界都太热门，相关的议论太多，我虽一直关注、跟踪研究、夙夜学习，但自感远远不够。但同时，我也是愿意写几句的，因为陈放这本书基于他对AI的长期研究与实践，既是心路历程，也是实操感悟，对像他这样的千千万万的AI爱好者和实践者，是有帮助和启发作用的。
诚如陈放在本书的前言中所说，这本书不是关于AI的宏论或专著，也不是写给那些已经熟知AI，精通AI编程、熟悉深度学习的AI专业人士的。它写给你我这样的普通人：对AI感兴趣，但不知道从哪里开始；想尝试用AI提高效率，却怕太难学不会；或者只是好奇：AI到底能帮我干点儿啥？所以在这本书里，你会看到：通俗易懂的语言，没有复杂的术语，只有生活化的比喻；生动有趣的案例，让你边看边笑，边笑边学；一步步的操作指南，带你从零开始体验AI的魅力；实用的技巧和资源，告诉你哪些工具好用、怎么用、为什么用……书中的每一章，都会用轻松易懂的方式，带你探索AI世界。你会发现，原来AI并非都是高深莫测、遥不可及的，它就在你的指尖，在你的日常工作、生活、学习、社交之中。因此，不妨看一看、学一学、做一做，让你与AI时代、与AI潮流拉近距离，提高实用技能。
人类社会犹如巨大的车轮，滚滚向前。科技创新，日新月异，百舸争流。信息科技，是人类科技创新变革的突出领域。一方面，人类社会从信息技术（Information Technology，IT）走向数据技术（Data Technology，DT），曾经作为人类20世纪最主要创新标志的互联网，已然进入成熟时期，迈向“互联网+”时代的新高峰；另一方面，萌芽于20世纪50年代的AI越过低谷期、复苏期，进入了全面爆发期，自然语言处理渗透、深度学习崛起、算力和数据量激增、百模大战愈演愈烈，AI在越来越多的领域生根发芽，不断带给世界新的惊喜。DeepSeek的横空出世和爆火全球，既是全球人类的福音，也是国人的骄傲。
AI变得越来越热门，世界各国都在关注和热议AI，各种会议、论坛、演讲、培训接连不断，各种著作、论文、评说层出不穷，大厂大院全面比拼大战，资本在寻找各种机会，各路AI大咖忙于宣讲布道。人们或追捧或诟病，或感慨或质疑，或沉思或焦虑。基于不同的理解和认知，站在不同的视角和立场，人们对AI的当下与未来有着不同甚至大相径庭的看法和说法：究竟何为AI？AI与互联网、元宇宙之间的关系是什么？如何开发和应用AI？AI的价值取向是什么？AI的伦理如何贯穿？如何推动AI向善，规避风险？有了大模型，人们还需要学习知识吗？AI会超越人类甚至最终取代人类吗？……问题远远不止这些，它们既简单又复杂，既浅显又深刻，既个别又普遍，既业余又专业，对这些问题的探讨和辩论，已经不仅出现在私密空间，而且出现在了大庭广众、大众传媒和社交媒体之中。也许已有答案，也许还没有被普遍认同和接受的答案，因为我们对AI的理解和认识还只是初步的，我们已知的远不如未知的多。AI更大的发展在未来，在不断探索创新之中……
AI是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。加快发展新一代AI，是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。我国政府高度重视AI，做出了一系列重大决策部署。推动互联网、大数据、AI和实体经济深度融合；坚持科技自立自强，突出应用导向，推动我国AI朝着有益、安全、公平的方向健康有序发展，是我国AI发展的既定方向。
顺应潮流、得时无怠、只争朝夕，乃理性务实之举。企业如此，行业产业如此，大厂大院如此，个人亦是如此。AI海阔天空，浩瀚无穷，博大精深，作为普通的个体，需要保持对AI的关注与学习，但也要因人而异，以需求为导向，从选准切入角度开始，边学边做，避免陷入个人无法掌控的宏大精深与专业深海。
但愿陈放这本书，能成为你在AI前行之路上的有益搭档。

周锡生
新华网首任董事长、总裁、总编辑，资深互联网、AI研究员

前  言
还记得第一次在计算机前敲击键盘时的好奇吗？现在，只要将事情说清楚，就能让智能助手帮忙写文章、做表格、改图片、做数据分析，甚至自动处理一些重复的事情。这本书只做一件事：教你通过“聊天”将AI变成真正能辅助你的工具。
为什么强调“聊天”呢？因为大多数时候，把话说清楚就能取得好结果。只有先告诉AI你想达到的目标，再补充背景和例子，说明你要什么样的答案，它才能按照你的要求执行任务。你不需要懂技术，只需要把需求说明白。
至于背后的技巧，你无须担心也不必硬记专业名词。简单记住：现在的AI很好用了，很多工具能够接收你的资料，把你常做的事形成小流程，像一位可靠的帮手。我们会用生活化的例子，带你一步步上手。
本书提供的价值
（1）如何向AI说清楚你的想法，让它听得懂。
（2）如何把事情拆成小步骤，请AI一步步帮你做。
（3）如何让结果展示得明白，比如以表格、清单、范例等形式。
（4）如何输入自己的资料，让AI更懂你的需求。
（5）如何把常用任务做成小流程，重复使用不费力。
（6）如何保护隐私、检查结果是否“靠谱”。
读者收获
（1）一个会聊天、能干活的AI搭档。
（2）一套好用的提问模板，随取随用。
（3）从“不会”到“能做”的信心和能力。
（4）把AI用于工作、学习、生活中的快捷方法。
这本书是写给普通人看的
（1）对AI好奇但不知道从哪里开始学习的人。
（2）想提高效率又怕太难的人。
（3）只想搞清楚“AI到底能帮我干啥”的人。
你不会看到一堆难懂的专业名词，也不用看复杂的图表。我们就用生活中的例子、对话式的教学，带你一步一步来掌握AI。每个知识点都有操作步骤和好用的提问模板，让你边看边用、越用越熟。
更重要的是，我们不只讲“AI是什么”，更讲“怎么聊、怎么用、为什么用”。会告诉你哪些工具好用、怎么提问更有效、哪些地方要小心，帮你少走弯路。
接下来，让我们一起轻松上路，不用费劲背概念，也能把AI用起来。

陈放

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作者简介

陈放，无党派人士，硕士毕业于瑞典斯德哥尔摩经济学院（SSE），拥有计算机、金融学双专业背景。作为“工程师×投资人×AI商业化操盘手”跨界实战派专家，在AI大模型行业拥有资深从业经验，更是氛围编程的坚定支持者。职业经历涵盖技术研发、投资管理与企业战略层面，曾任明星科技企业全栈工程师、头部私募投资总监、AI大模型独角兽董事会秘书暨生态战略负责人。曾主导GitLab极狐等知名AI和软件项目投资，亲历了大模型技术商业化从0到100的完整周期。长期专注于大模型前沿应用与企业级AI智能体落地。同时作为自媒体《弗兰克的思维导图》《弗兰克的AI日记》主理人，全网拥有超10万名粉丝。多次受邀在上海交通大学、华东师范大学、模速空间、36Kr WISE大会等平台分享AI知识，并担任多项国家级、省市级创业大赛的评委及导师。张雁飞，投行与Agentic AI交叉领域研究者，长期专注于人工智能、具身智能、机器人与“AI+”传统行业交叉领域研究。在投行层面，深耕技术企业的产品化路径与资本化叙事，擅长整合技术产品化路径、商业闭环及融资并购/IPO叙事框架，曾主导或参与多家企业的上市规范工作，聚焦行业分析和投资逻辑梳理。在 AI 研究层面，曾提出“Agent-as-tool+强化学习”统一框架（arxiv：2507.01489），推动工具调用过程与推理过程解耦，并通过 GRPO 等强化学习方法构建可验证、可迭代的智能体训练范式。曾参与撰写多篇前沿科研论文（如InteractComp、arxiv：2510.24668），致力于推进自进化智能体研究。长期以“把复杂问题说清楚，把落地路径算明白”为原则，持续输出面向创业者、产业方与投资人的技术-商业共识内容，致力于成为连接前沿技术与产业资本的长期主义实践者。

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