AI Agent开发实战:从基础原理到企业级应用

这是一本案例驱动的AI Agent发指南，提供丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践，帮助读者迅速掌握Agent发的主流模式和完整流程，满足现实的业务场景需求，符合用户的真实诉求。 本书分为8章，共3篇，全面阐述Agent的表现类型、技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： （1）AI Agent基础篇（第1、2章）  介绍AI Agent的基本概念和发模式，引出AI Agent的技术体系和实现方式，并以最常见的OpenAI LLM为例，演示从零构建一个AI Agent的过程，提供OpenAI Swarm框架的使用方式和案例。 （2）AI Agent实现篇（第3~5章）  介绍AI Agent的典型实现模式，包括通用型的ReAct Agent和Plan-and-Execute Agent、集成RAG技术的知识型Agent，以及整合图像和音频处理技术的多模态Agent，并在实现过程中引LangChain和LlamaIndex这些常用框架。 （3）AI Agent应用篇（第6~8章）  从实际需求出发，全面介绍构建企业级AI Agent所需的各项工程化技术。同时，引多Agent系统应对复杂场景，并采用LlamaIndex、AutoGen、LangGraph等主流框架完成多个实战案例，从而详细阐述多Agent系统的设计发过程以及相应的技术组件以及实现技巧。
【推荐语】
（1）案例驱动，读者拿来即用：覆盖ReAct、Plan-and-Execute、RAG与多模态等主流Agent模式，提供可复用代码与最佳实践，让读者快速见成效。 （2）通全栈工具，赋能企业落地：融合LangChain、LlamaIndex、LangGraph、AutoGen与OpenAI Swarm等框架，讲透函数调用、工具集成、多Agent协作与工程化部署，直达企业级落地。 （3）实力派作者，传授有效经验：作者拥有10 年架构与管理经验，经历众多大型项目的真实锤炼，保障内容稳、准、狠。
【作者】
郑天民 AI应用发专家、智能系统架构师，有10余年软件行业从业经验。 曾历经多家大型上市公司和独角兽公司，担任系统架构师、技术总监和CTO等职务。负责过多个跨境电商、医疗健康领域的RAG和AI Agent系统的设计与发工作。在国际三大索引期刊上发表过多篇论文，研究方向为人工智能在大规模调度系统中的应用。 对架构设计和技术管理有丰富的经验与深的理解。长期担任企业顾问与培训讲师，有丰富的技术和管理主题的培训经验。 阿里云MVP、腾讯云TVP、TGO鲲鹏会会员。