AI Agent智能体开发实践电子书

内容简介

主要作者简介

前言

第1部分 基础与理论

第1章 初识智能体

1.1 智能体是什么

1.2 AI智能体的类型

1.3 AI智能体的功能

1.4 智能体核心组件

1.5 智能体的发展历程

1.6 智能体与大模型的关系

1.7 AI智能体的应用场景

1.8 本章小结

第2章 Agent开发环境配置

2.1 智能体开发环境安装

2.2 LLM的调用与使用

2.3 本章小结

第3章 智能体的关键技术

3.1 规划与推理

3.2 自适应学习

3.3 多Agent协同

3.4 感知与理解技术

3.5 记忆与知识管理

3.6 本章小结

第4章 提示工程

4.1 提示工程概述

4.2 智能体基础架构

4.3 提示设计方法

4.4 高级提示技术

4.5 评估与优化

4.6 本章小结

第5章 RAG（检索增强生成）技术

5.1 RAG基础概念

5.2 检索技术

5.3 生成技术

5.4 知识库构建与管理

5.5 RAG优化与评估

5.6 本章小结

第2部分 开发与实践

第6章 智能体开发平台简介

6.1 开源平台

6.2 商业平台

6.3 其他平台

6.4 本章小结

第7章 智能体开发流程

7.1 需求分析与规划

7.2 设计与开发阶段管理

7.3 测试与部署策略

7.4 本章小结

第8章 基于LangChain的智能体开发

8.1 LangChain框架简介

8.2 LangChain框架的输入输出

8.3 LangChain框架的链和表达式语言

8.4 LangChain框架中的记忆

8.5 LangChain框架中的检索增强生成

8.6 LangChain框架中的智能体

8.7 本章小结

第9章 基于MCP的智能体开发

9.1 MCP基本原理

9.2 单机MCP服务器端搭建

9.3 单机MCP服务端进阶实现与优化

9.4 单机MCP客户端搭建

9.5 MCP智能体开发案例

9.6 本章小结

第10章 基于RAG的问答智能体实战

10.1 系统架构

10.2 核心功能模块设计

10.3 本地部署和云部署

10.4 完整代码及运行结果

10.5 本章小结

第11章 多模态电商客服机器人实战

11.1 系统架构

11.2 核心功能模块设计

11.3 完整代码及运行结果

11.4 本章小结

第3部分 优化与应用

第12章 智能体性能优化与调试技巧

12.1 性能瓶颈分析方法

12.2 调试工具与策略

12.3 优化实践案例分享

12.4 本章小结

第13章 智能体部署与实施方法

13.1 部署前的准备

13.2 数据准备

13.3 部署方案选择

13.4 轻量化技术

13.5 成本优化策略

13.6 本章小结

第14章 多模态试驾预约Agent实战

14.1 系统概述

14.2 系统架构

14.3 核心功能模块设计

14.4 核心技术路径分析

14.5 AI试驾预约系统完整实现

14.6 本章小结

第15章 基于RAG的多Agent客户服务系统实战

15.1 系统概述

15.2 系统架构

15.3 核心功能模块设计

15.4 实现基于RAG的多Agent客户服务系统

15.5 本章小结

第16章 基于MCP的多Agent旅行规划助手实战

16.1 系统概述

16.2 系统架构

16.3 项目结构

16.4 系统的Agent组成

16.5 关键技术实现

16.6 旅行规划完整工作流程

16.7 本章小结