AI Agent 開發(fā)全書：原理、框架與企業(yè)落地
定 價：108 元
- 作者：李希沅 等
- 出版時間：2025/11/1
- ISBN：9787121514944
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP18
- 頁碼：368
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16開
本書系統(tǒng)梳理 AI Agent 的核心原理與落地實(shí)踐，分為“原理篇、實(shí)戰(zhàn)篇、前沿篇”三部分。原理篇闡釋 AI Agent 的價值、本質(zhì)、發(fā)展歷程及關(guān)鍵技術(shù)，并介紹主流開發(fā)框架與 MCP 協(xié)議；實(shí)戰(zhàn)篇通過 Coze、Dify、LangGraph 等平臺，展示從單體到企業(yè)級 Multi-Agent 的構(gòu)建路徑，并結(jié)合 DeepSeek 在數(shù)據(jù)分析與智能客服的應(yīng)用案例，總結(jié)可復(fù)用的工程經(jīng)驗；前沿篇探討 AI Agent 在電信、多模態(tài)、具身智能和智能駕駛等領(lǐng)域的探索與挑戰(zhàn)，并關(guān)注安全與倫理。本書兼具理論深度與實(shí)戰(zhàn)指導(dǎo)，既適合初學(xué)者快速入門，也可為研發(fā)與管理人員提供架構(gòu)設(shè)計和應(yīng)用部署的參考。
李希沅?連續(xù)創(chuàng)業(yè)，融資過億元? LLM資深專家?北京數(shù)致未來科技首席科學(xué)家?轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)集團(tuán)大數(shù)據(jù)前平臺負(fù)責(zé)人?東方國信前大數(shù)據(jù)架構(gòu)師?擅長LLM應(yīng)用技術(shù)，擁有10余年數(shù)據(jù)架構(gòu)經(jīng)驗?擁有豐富的企業(yè)內(nèi)訓(xùn)經(jīng)驗?打造過“大數(shù)據(jù)架構(gòu)師”“AI大模型工程落地計劃”等大型體系課程?抖音號、視頻號、B站賬號“西瓜講大模型”主理人王甲君?理學(xué)碩士?LLM算法工程師，專注于AI大模型應(yīng)用開發(fā)， 5年AI算法建模經(jīng)驗?中國電子（CEC）某二級公司高級算法開發(fā)工程師?北京東方國信（BONC）前AI算法工程師?2019年畢業(yè)于遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)中心（教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地）?本科畢業(yè)于延邊大學(xué)理學(xué)院?發(fā)表過多篇科技論文與公眾號技術(shù)文章武天富?中國聯(lián)通軟件研究院數(shù)據(jù)中臺研發(fā)事業(yè)部方案專家?擁有10余年大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域建設(shè)經(jīng)驗，擅長海量大數(shù)據(jù)處理、算法框架建設(shè)、業(yè)務(wù)算法落地、AI數(shù)據(jù)集建設(shè)等，在電信領(lǐng)域的AI應(yīng)用實(shí)踐方面經(jīng)驗豐富，多次獲得集團(tuán)科技攻關(guān)獎項?近3年多次參與人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編寫，擁有多項技術(shù)專利?畢業(yè)于山西財經(jīng)大學(xué)解 敏?菜鳥集團(tuán)平臺產(chǎn)品&數(shù)據(jù)平臺&人工智能部產(chǎn)品總監(jiān)?曾就職于阿里巴巴淘寶、阿里云，現(xiàn)就職于菜鳥集團(tuán)，獲專利12項?從零到一創(chuàng)建Quick BI、DataWorks數(shù)據(jù)管理、DataWorks-DQC數(shù)據(jù)質(zhì)量控制等阿里云產(chǎn)品，支持多項專有云商業(yè)化項目交付?具有大數(shù)據(jù)、人工智能在物流領(lǐng)域的豐富實(shí)踐: 快遞數(shù)字化、電子面單、物流云、物流ChatBI、AIData、AI+等?CCSA大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會編委?DAMA中國會員圓桌嘉賓?參編《數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理實(shí)踐白皮書》?中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會數(shù)據(jù)安全與治理工作委員會特聘專家
目 錄
技術(shù)原理篇
第1章 快速認(rèn)識AI Agent 2
1.1 為什么需要AI Agent 2
1.1.1 AI Agent的應(yīng)用價值 3
1.1.2 AI Agent的本質(zhì) 5
1.1.3 AI Agent、RAG與Workflow的區(qū)別和聯(lián)系 9
1.2 AI Agent的歷史與發(fā)展 10
1.2.1 從傳統(tǒng)智能體到生成式AI Agent 10
1.2.2 LLM-Agent的興起 11
1.3 AI Agent的類別與特點(diǎn) 15
1.3.1 AI Agent主流分類 15
1.3.2 AI Agent的特點(diǎn) 17
第2章 AI Agent基礎(chǔ)原理與關(guān)鍵技術(shù) 18
2.1 AI Agent基礎(chǔ)原理 18
2.1.1 AI Agent的定義與三大能力 19
2.1.2 AI Agent的行為決策運(yùn)行機(jī)制 22
2.2 LLM-Agent的主要模塊 25
2.2.1 LLM模塊 26
2.2.2 角色模塊 26
2.2.3 記憶模塊 27
2.2.4 規(guī)劃模塊 28
2.2.5 行動模塊 29
2.3 LLM常見技術(shù)或應(yīng)用范式 32
2.3.1 提示工程 32
2.3.2 函數(shù)調(diào)用 33
2.3.3 檢索增強(qiáng)生成 36
2.3.4 微調(diào) 38
2.3.5 訓(xùn)練優(yōu)化與推理優(yōu)化 41
2.4 LLM-Agent能力評估 42
2.4.1 LLM-Agent評估概述 42
2.4.2 LLM-Agent評估體系與方法 43
第3章 AI Agent開發(fā)框架與一般步驟 47
3.1 AI Agent的主要開發(fā)框架 47
3.1.1 LangGraph 49
3.1.2 CrewAI 57
3.1.3 Swarm 65
3.1.4 AutoGen 72
3.1.5 OpenAI Agents SDK 74
3.1.6 Google Agent Development Kit（ADK） 79
3.2 從零開始構(gòu)建通用AI Agent 81
3.2.1 選擇合適的LLM 82
3.2.2 定義AI Agent的控制邏輯 82
3.2.3 定義AI Agent的核心指令 83
3.2.4 定義并優(yōu)化AI Agent的核心工具 83
3.2.5 制定可靠的記憶處理策略 84
3.2.6 解析AI Agent的原始輸出 84
3.2.7 安排AI Agent的下一步行動 84
3.2.8 多智能體的設(shè)計 86
第4章 AI Agent的MCP與通信協(xié)同 87
4.1 AI Agent的MCP 87
4.1.1 MCP與AI Agent 88
4.1.2 基于MCP的AI Agent問答知識庫構(gòu)建 93
4.2 AI Agent通信協(xié)同 103
4.2.1 什么是A2A 103
4.2.2 A2A與MCP之間的關(guān)系 104
4.2.3 A2A架構(gòu)設(shè)計實(shí)現(xiàn)剖析 105
落地實(shí)戰(zhàn)篇
第5章 AI Agent構(gòu)建工程實(shí)戰(zhàn)1——基于Coze、Dify平臺構(gòu)建AI Agent 110
5.1 ReAct框架核心原理深度剖析 110
5.1.1 ReAct框架的核心原理剖析 111
5.1.2 ReAct框架的核心代碼實(shí)現(xiàn) 114
5.2 AI Agent三大能力深度剖析 123
5.2.1 AI Agent規(guī)劃能力剖析與代碼實(shí)現(xiàn) 124
5.2.2 AI Agent行動能力剖析與代碼實(shí)現(xiàn) 129
5.2.3 AI Agent記憶能力剖析與代碼實(shí)現(xiàn) 131
5.3 基于Coze平臺構(gòu)建AI Agent 132
5.4 基于Dify平臺構(gòu)建AI Agent 137
第6章 AI Agent構(gòu)建工程實(shí)戰(zhàn)2——基于LangGraph框架構(gòu)建AI Agent 147
6.1 AI Agent落地架構(gòu)選型 147
6.1.1 AI Agent落地架構(gòu)選型的必要性 147
6.1.2 AI Agent落地的主流架構(gòu)選型 148
6.1.3 AI Agent落地架構(gòu)選型依據(jù) 149
6.2 LangGraph對AI Agent的支持 150
6.2.1 LangChain與LangGraph的本質(zhì)區(qū)別 151
6.2.2 LangGraph中支持構(gòu)建AI Agent的主要模塊 153
6.2.3 LangGraph的State組件 156
6.3 提示工程應(yīng)用 157
6.3.1 提示工程概述及提示詞的典型構(gòu)成 157
6.3.2 提示詞在LangGraph中的作用 158
6.3.3 提示工程在基于LangGraph構(gòu)建AI Agent過程中的應(yīng)用 158
6.4 工具調(diào)用AI Agent 160
6.4.1 工具調(diào)用AI Agent的核心原理 161
6.4.2 使用工具調(diào)用構(gòu)建AI Agent的過程 168
6.5 AI Agent長短期記憶能力實(shí)現(xiàn) 172
6.5.1 基于SqliteSaver實(shí)現(xiàn)短期記憶 173
6.5.2 基于Store實(shí)現(xiàn)長期記憶 178
6.6 基于LangGraph開發(fā)企業(yè)級AI Agent 181
6.6.1 基于LangGraph開發(fā)單智能體 182
6.6.2 基于LangGraph開發(fā)多智能體 188
6.7 本地化部署多智能體實(shí)戰(zhàn) 192
6.7.1 基于Supervisor架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多智能體 192
6.7.2 本地化部署多智能體 207
第7章 數(shù)據(jù)分析AI Agent的企業(yè)應(yīng)用案例——基于DeepSeek模型 208
7.1 企業(yè)數(shù)據(jù)分析的范式革命 208
7.1.1 傳統(tǒng)BI與ChatBI Agent的本質(zhì)差異 209
7.1.2 企業(yè)級ChatBI Agent需求分析 210
7.2 企業(yè)級ChatBI Agent架構(gòu)設(shè)計 211
7.2.1 企業(yè)級ChatBI Agent總體架構(gòu) 212
7.2.2 企業(yè)級ChatBI Agent架構(gòu)設(shè)計的難點(diǎn) 214
7.3 企業(yè)級ChatBI Agent技術(shù)選型與資源評估 215
7.3.1 企業(yè)級ChatBI Agent技術(shù)選型 215
7.3.2 企業(yè)級ChatBI Agent資源評估 215
7.4 基于DeepSeek模型構(gòu)建與部署企業(yè)級ChatBI Agent 216
7.4.1 DeepSeek模型的架構(gòu)與核心優(yōu)勢 216
7.4.2 基于DeepSeek模型構(gòu)建企業(yè)級ChatBI Agent 220
7.4.3 基于DeepSeek本地化部署企業(yè)級ChatBI Agent 261
7.5 企業(yè)級ChatBI Agent在電商行業(yè)的應(yīng)用 261
7.5.1 某電商集團(tuán)ChatBI Agent的建設(shè)場景 261
7.5.2 某電商集團(tuán)ChatBI Agent在物流領(lǐng)域的實(shí)踐 262
7.5.3 某電商集團(tuán)更多AI實(shí)踐在物流領(lǐng)域落地 267
第8章 基于AI Agent構(gòu)建智能客服系統(tǒng) 269
8.1 AI Agent改變智能客服系統(tǒng) 269
8.1.1 快速認(rèn)識智能客服系統(tǒng) 269
8.1.2 LLM在智能客服系統(tǒng)中的作用 270
8.2 基于AI Agent的智能客服系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù) 272
8.2.1 向量檢索與知識圖譜 272
8.2.2 意圖識別與工具調(diào)用 272
8.2.3 多輪對話與上下文管理 272
8.3 基于AI Agent的智能客服系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn) 273
8.3.1 基于AI Agent智能客服系統(tǒng)的需求分析 273
8.3.2 基于AI Agent智能客服系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計與技術(shù)選型 274
8.3.3 智能客服系統(tǒng)的核心實(shí)現(xiàn) 277
8.4 基于AI Agent的智能客服系統(tǒng)在金融行業(yè)的應(yīng)用 296
8.4.1 金融行業(yè)AI Agent智能客服的構(gòu)建 296
8.4.2 金融行業(yè)AI Agent智能客服的實(shí)現(xiàn) 297
前沿探索篇
第9章 AI Agent前沿應(yīng)用探索 310
9.1 電信開發(fā)平臺綜合應(yīng)用探索 310
9.1.1 AI原生應(yīng)用電信開發(fā)平臺整體架構(gòu) 310
9.1.2 AI原生應(yīng)用電信開發(fā)平臺使用操作 312
9.1.3 AI原生應(yīng)用電信開發(fā)平臺的典型應(yīng)用場景 319
9.2 多模態(tài)AI Agent的構(gòu)建與應(yīng)用探索 325
9.2.1 多模態(tài)AI Agent的概念 325
9.2.2 多模態(tài)AI Agent的構(gòu)建與應(yīng)用 326
第10章 AI Agent未來發(fā)展與挑戰(zhàn) 335
10.1 AI Agent的高級形態(tài)與AGI發(fā)展 335
10.1.1 AI Agent的高級形態(tài)1——具身智能 336
10.1.2 AI Agent的高級形態(tài)2——智能駕駛 339
10.1.3 AI Agent是AGI發(fā)展的重要技術(shù)路徑 342
10.2 AI Agent倫理與安全 343
10.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù) 343
10.2.2 技術(shù)成熟度與局限性 346
10.2.3 法律框架與合規(guī)性 348
書單推薦
