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智能体工作流设计:方法与实践电子书

(1)作者双强联合,实战经验丰富:作者绛烨是资深提示词与智能体应用专家,全球OPC先锋人物;吕昭波是资深AI架构师与布道师,多项黑客松冠军。两位作者有丰富的AI产品评测、平台实践与企业落地经验。 (2)知识体系完整,四篇层层递:从业务流程本源到智能体工作流概念,从设计模式到工程方法,从平台实操到行业落地,构建完整认知闭环。 (3)四大设计模式系统讲解:深剖析自我反思、工具增强、任务规划、多智能体协作四大核心设计模式,配合3个完整组合案例,讲透模式选择与组合策略。

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纸质售价:¥71.50购买纸书

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作       者:绛烨,吕昭波

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2026-08-28

字       数:22.1万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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这是一本面向智能体工作流设计与落地的系统实践指南。它源于作者长期的 AI 应用观察、产品评测、工具实践和真实业务场景积累,旨在回答一个越来越关键的问题:当大模型能力已经足够强,普通发者、产品经理、业务团队和自动化爱好者,如何真正把 AI 变成能够完成任务、协同系统、产生结果的工作流? 本书从业务流程与工作流的底层概念讲起,逐步引大语言模型、智能体、智能体工作流等核心知识,帮助读者建立完整的认知框架。随后,书中系统梳理自我反思、工具增强、任务规划、多智能体协作等 Agent 设计模式,并结合 Anthropic 与 Google 的方法论,提炼出可用于真实项目的构建原则、架构范式和优化路径。 在技术实现部分,本书一步展企业级智能体平台、节式工作流编排和办公自动化工作流,覆盖 Dify、扣子、FastGPT、RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow、多维表格等代表性工具和平台,帮助读者完成从平台选型到应用搭建的关键跨越。实践部分则深教育、营销、制造业等典型场景,通过案例展示智能体工作流如何解决具体业务痛,形成从需求分析、方案设计到落地迭代的完整闭环。 本书分为四篇: 第一篇 基础知识(第 1~3 章) :从业务流程和工作流的本源出发,系统解析流程的核心内涵、分类方式、价值创造逻辑和智能化演路径,并在大语言模型与智能体基础之上,正式引智能体工作流概念,说明其与传统工作流的差异、核心组件与实现方式。 第二篇 方法论(第 4~6 章): 聚焦智能体系统的设计思想与工程原则,系统讲解自我反思、工具增强、任务规划、多智能体协作等设计模式,并结合 Anthropic 与 Google 的 Agent 构建方法论,帮助读者掌握从单能力到复杂系统的架构思路。 第三篇 技术实现(第 7~10 章) :真实工具与平台层面,围绕企业级智能体平台、节式工作流编排、办公自动化工作流和垂直智能体发展,拆解 Dify、扣子、FastGPT、RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow、多维表格、Manus、MGX、Lovart、Flowith Neo、Skywork、Tunee 等工具与场景,提供从平台能力理解到应用构建的实践参考。 第四篇 实践(第 11~13 章): 以教育、营销、制造业为代表场景,展示智能体工作流在个性化学习、批量营销素材生成、智能客服、商品推荐、数据分析、企业知识问答、文档批量生成、运营看板和管理者助理等任务中的落地方式,帮助读者把方法论转化为可复用的业务方案。<br/>【推荐语】<br/>(1)作者双强联合,实战经验丰富:作者绛烨是资深提示词与智能体应用专家,全球OPC先锋人物;吕昭波是资深AI架构师与布道师,多项黑客松冠军。两位作者有丰富的AI产品评测、平台实践与企业落地经验。 (2)知识体系完整,四篇层层递:从业务流程本源到智能体工作流概念,从设计模式到工程方法,从平台实操到行业落地,构建完整认知闭环。 (3)四大设计模式系统讲解:深剖析自我反思、工具增强、任务规划、多智能体协作四大核心设计模式,配合3个完整组合案例,讲透模式选择与组合策略。 (4)Anthropic+Google双方法论融合:系统拆解Anthropic四大构建原则与五种编排模式、MCP模型上下文协议,以及Google ReAct/CoT/ToT推理框架、工具使用与持续学习机制。 (5)10+主流工具平台全覆盖:Dify、扣子(Coze)、FastGPT三大企业级平台深度对比;影刀RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow节式编排工具逐一拆解;多维表格办公自动化;Manus/MGX/Lovart等前沿智能体前瞻。 (6)3大行业12个场景实战落地:教育(英语作文批改/教学内容生成/AI课堂互动)、营销(批量素材生成/智能客服/商品推荐/数据分析)、制造业(企业知识问答/文档批量生成/运营看板/AI管理者助理),每个案例从痛到方案到搭建路径。 (7)配套资源丰富,即学即用:提供GitHub完整代码仓库,可直克隆实践;关注公众号「AIGC新知」「沐然云计算」可加读者社群交流学习;6类提示词框架、平台选型指南、企业私有化部署方案一应俱全。 (8)提供从Demo到生产的落地方法论:以工作流设计为核心视角,从业务流程底层逻辑出发,系统讲透智能体如何嵌真实业务、可靠运行、持续产生价值。<br/>【作者】<br/>作者简介 绛烨 AI公司CEO,知名AI科技媒体「AIGC新知」创始人,提示词与智能体应用专家。获评全球OPC共创节OPC先锋人物,受邀担任全球人工智能大会北京峰会分享嘉宾,并受清华大学MBA、量子位、澎湃新闻科技连线、微博AI等官媒专访。作为长期深耕AI应用的内容创作者,在持续的产品评测、用户交流与一线实践中,积累了对智能体工作流的系统认知。 吕昭波 从互联网时代走来的发者、云计算架构师,AI时代的架构师与布道者。专注AI Agent、AI Builder与AI Coding落地与技术布道,擅长将前沿AI洞察转化为可落地的企业级架构方案。著有《云端架构:基于云平台的41种可复用的架构最佳实践》;曾获阿里云×魔搭社区×Datawhale创客松冠军、AWS AI创新大赛季军、字节跳动1024黑客松创意奖。担任AWS User Group Leader、AWS Community Builder、Qoder & QoderWork大使、阿里云培训中心认证讲师、魔搭社区Agent领域大使、腾讯云架构同盟成员等多项行业身份,并受聘担任浙江大学等多所高校AI指导专家,多次受邀在云栖大会、WAIC、2050大会等行业峰会做技术分享。<br/>
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Preface 前言

Part 1 第一篇 基础知识

Chapter 1 第1章 业务流程概述

1.1 业务流程的核心内涵

1.2 业务流程的分类

1.3 业务流程的演进:AI驱动的智能化转型

Chapter 2 第2章 认识工作流

2.1 工作流的核心:从蓝图到行动

2.2 工作流的四大核心系统

2.3 工作流分类及关键模式

2.4 工作流演进:从辅助到主导

2.5 工作流的应用场景

2.6 初探实践:设计你的第一个智能体工作流

Chapter 3 第3章 智能体工作流概述

3.1 大语言模型基础知识

3.2 智能体基础知识

3.3 协同之舞:智能体工作流

3.4 智能体工作流的价值分析

Part 2 第二篇 方法论

Chapter 4 第4章 Agent设计模式

4.1 自我反思模式

4.2 工具增强模式

4.3 任务规划模式

4.4 多智能体协作模式

4.5 设计模式的组合与选择

Chapter 5 第5章 Anthropic的Agent构建方法论

5.1 Anthropic对Agent的定义

5.2 构建Agent的原则

5.3 智能体架构设计

5.4 从0到1构建智能体工作流

5.5 模型上下文协议

Chapter 6 第6章 Google的Agent构建方法论

6.1 Google对Agent的定义

6.2 Agent的推理框架

6.3 Agent能力增强方法

6.4 Agent系统工程实践

Part 3 第三篇 技术实现

Chapter 7 第7章 企业级智能体平台

7.1 智能体平台概述

7.2 Dify智能体平台

7.3 扣子智能体平台

7.4 FastGPT智能体平台

7.5 提示工程:与智能体高效沟通的艺术

7.6 选型指南:Dify、FastGPT与扣子比较

7.7 构建你的第一个智能体应用

Chapter 8 第8章 节点式工作流编排

8.1 RPA:业务流程自动化

8.2 ComfyUI:设计工作流

8.3 n8n:工作流自动化

8.4 RAGFlow:面向深度文档理解的专用检索引擎

Chapter 9 第9章 办公自动化工作流

9.1 多维表格概述

9.2 多维表格的核心基石

9.3 字段捷径:数据处理的AI加速器

9.4 自动化流程:让数据自动流转

9.5 工作流设计:构建高效跨系统业务流程

Chapter 10 第10章 智能体爆发期:从工作流到自主行动

10.1 通用智能体Manus:一双赋予智慧行动的手

10.2 垂直智能体的百花齐放

Part 4 第四篇 实践

Chapter 11 第11章 教育行业:AI驱动的个性化学习

11.1 需求背景与整体方案

11.2 英语作文批改

11.3 个性化教学内容生成

11.4 个性化AI课堂互动

11.5 教育场景引入AI行动路线图

11.6 应用案例

Chapter 12 第12章 智能化营销

12.1 需求背景与整体方案

12.2 批量营销素材生成

12.3 智能客服对接

12.4 个性化商品推荐

12.5 数据分析

12.6 应用案例

Chapter 13 第13章 传统制造业转型

13.1 需求背景与总体方案

13.2 企业个性化数据问答

13.3 企业文档批量生成

13.4 数据分析与定制看板搭建

13.5 AI扫描企业运营状况

13.6 应用案例

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