大模型 (dà mó xíng) = large model/big model (referring to large language models/LLMs)
应用 (yìng yòng) = application/applied use
开发 (kāi fā) = development/develop
动手 (dòng shǒu) = hands-on/get hands dirty/take action
做 (zuò) = do/make/create
p 12 第1章 何谓Agent，为何Agent
第1章 何谓Agent，为何Agent
何谓 (hé wèi) = what is/what does it mean
为何 (wèi hé) = why/for what reason
p 19 , 这听起来可能有些抽象，
这 (zhè) = this
听起来 (tīng qǐ lái) = sounds like/sounds
可能 (kě néng) = possibly/might/perhaps
有些 (yǒu xiē) = somewhat/a bit/rather
抽象 (chōu xiàng) = abstract
但请允许我再次阐述：生命是一个自我复制的信息处理系统，而信息则是塑造这个处理系统的行为和结构的力量。
图1.2 碳基生物体和计算机的类比
我把生命的发展划分为3个阶段。
生命1.0（life 1.0），蒙昧始的阶段，我把它称为”前人类”阶段，那时的生命如细菌般简单，它们的一切反应和演变都由自然选择驱动。
生命2.0（life 2.0），即我们人类所处的阶段，我把它称为自意识，可以学习，适应，甚至改变环境，但我们的生物硬件仍受限于自然。
生命3.0（life 3.0），那将是一个激动人心的阶段，我把它称为”后人类”阶段。此时的生命不仅可以设计自己的软件，还能根据需要改造自己的硬件。想象一下，一个能够随心所欲改变自身能力，甚至形态的生命体，将是多么的不可思议呀！
人工智能（Artificial Intelligence, AI）正是通往Life 3.0的关键。在这里AI不仅仅是一个技术名词，它还代表了某种生物体实现复杂目标的能力。尽管AI目前还处于初级阶段，但随着技术的进步，AI的潜能将会无穷限量的。
要实现这种目未来，AI需要3种核心能力：学科能力，计算和自我学习。
首先，AI能够快速、准确的处理文，如大脑所具有的计算和预测能力。其终点以及计算中心，在整个过程中，存储具有一个特点——信息储存于物质而存在。
计算机虽然智能机能够处理和解析这些信息。艾伦·图灵（Alan Turing）在第二次世界大战期间提出了图灵机的概念，即何机器中输入一串数字，通过函数公式得出结果，这为计算机的发展奠定了基础。图灵还证明，只要给计算机提供足够快的计算速度和足够大的存储空间，它就能够完成所有的计算。对于计算来说，信息也是独立于物质而存在的。
AI的自我学习能力则是机器通过经验不断优化自身的过程。人类的大脑通过反复学习，会形成特定的神经元网络。通过模拟这个过程，AI利用算法快速学习海量的数据，从而提高解决问题的水平。AI通过学习新知识，更新自己的认知系统。
另一这也是深度学习神经网络的基本原理（目前，几乎所有的AI模型都基于深度学习对神经网络所构成，图1.3展示了AI发展简史）。
人脑虽然也具备一定的存储和计算能力，但是，受限于记忆的容量，且信息与大