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前言
第1篇 AI智能体之“源”
第1章 重新定义“助手”：从软件工具到智能实体
1.1 什么是AI智能体：不仅是陪聊者，更是行动者
1.2 进化阶梯：从辅助到自主智能
1.3 系统解构：智能体=大模型+规划+记忆+工具
1.4 核心差异：对比传统自动化与认知型自动化
1.5 范式转移：智能体如何重构数字世界？
第2章 智慧引擎：以大模型为核心的大脑
2.1 底层逻辑：从“文字接龙”到“世界模型”
2.2 慢思考机制：思维链如何激活推理能力？
2.3 模型谱系：如何为智能体选对大脑？
2.4 模型参数：调节大脑的“创造力旋钮”
2.5 指令遵循：提示词工程即“自然语言编程”
2.6 认知边界：上下文窗口与“幻觉”陷阱
第2篇 AI智能体之“构”
第3章 感知与记忆：构建智能体的“感知中枢”
3.1 短期记忆与长期记忆：从对话流中捕捉用户画像
3.2 RAG：外接“无限图书馆”的知识神经
3.3 向量数据库：让智能体拥有“语义联想”能力
3.4 多模态感知：打破文本界限的“全感官交互”
第4章 规划与决策：构建智能体的“决策中枢”
4.1 任务拆解：从“直觉反应”到“棋手思维”
4.2 编排模式：流程工程
4.3 ReAct框架：“推理+行动”双轮驱动模式
4.4 反思机制：从错误中修正的闭环反馈
第5章 行动与工具：构建智能体的“执行中枢”
5.1 函数调用：大模型连接API的“适配器”
5.2 能力延伸：联网、代码与环境操控
5.3 技能封装：从“裸代码”到“原子化技能”
5.4 连接标准：打破数据孤岛的MCP协议
5.5 行动边界：人机回环与安全护栏
第3篇 AI智能体之“器”
第6章 开发路径的分野：定制化代码与标准化平台
6.1 智能体技术栈：透视L1至L3的全栈图谱
6.2 选型决策策略：构建智能体开发的实战矩阵
第7章 代码优先路径：LangChain与复杂系统的深度治理
7.1 LangChain核心：从“线性逻辑”到声明式编程
7.2 LangGraph进阶：基于图论的循环逻辑与状态管理
7.3 MCP应用：打通分布式协同的“神经中枢”
7.4 运行时框架：OpenClaw的自治架构与系统级执行引擎
7.5 工程实践：DeerFlow深度研究框架的架构剖析
第8章 平台优先路径：低代码生态下的敏捷生产力
8.1 Dify：开源的中间派解决方案
8.2 Coze：字节跳动的“生态派”实践
8.3 兵器谱：BaaS与SaaS的选型指南
第4篇 AI智能体之“术”
第9章 知识库：搭建知识增强型智能体
9.1 Dify RAG：构建安全高效智能体知识底座
9.2 LangChain RAG：全链路搭建与优化
9.3 落地指南：路径选型、效果优化与进阶融合
第10章 工作流：搭建任务执行型智能体
10.1 Coze路径：搭建自媒体全自动运营助手
10.2 LangGraph路径：开发全自动代码审查员
10.3 方法论沉淀：智能体搭建的通用框架与避坑指南
第11章 分工协作：构建多智能体系统
11.1 多智能体协同：从单体智能到群体智能的跃迁
11.2 A2A协议：智能体间高效协同的底层规则
11.3 Coze实战：模块化分工摆脱复杂任务困境
11.4 OpenClaw实战：突破沙箱的系统级双向协作
11.5 实践进阶：多智能体系统的落地优化与风险管控
第12章 优化与评估：打造高效能智能体
12.1 评测指标：准确率与响应速度
12.2 Token经济学：利用MCP协议与语义压缩重塑效能边界
12.3 调试技巧：解决幻觉与复读机问题的路径
第5篇 AI智能体之“融”
第13章 从创意到收益：智能体的商业化
13.1 发布与分发：如何上架出售AI智能体？
13.2 商业模式画布：智能体的盈利逻辑
13.3 技术架构：MaaS平台的核心能力
13.4 智联网经济：当智能体之间开始互相“交易”
13.5 宏观生态：构建技术、人才与规则的共生网络
13.6 替代与增强：哪些岗位将被AI智能体重塑？
13.7 确权与定责：商业化路上的法律基石
第14章 具身与共生：通往AGI之路
14.1 具身智能：当AI智能体拥有“身体”
14.2 技术挑战：大脑、小脑与本体的协同
14.3 伦理边界：物理世界的安全与控制
14.4 人机共生：走向协同进化的新纪元
参考文献
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