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商品描述
這是一本認識、應用AI Agent的實戰指南，系統梳理了智能體的基礎知識、構建工具、配置流程與場景實踐，面向希望用AI技術提高工作生產力的讀者。一方面，內容涵蓋基礎的技術理論及主流框架的實戰方法，詳解本地與雲端部署、安全合規、持續升級與維護機制等。另一方面，精選多個行業實用案例，覆蓋常見業務場景，幫助讀者構建高可用、強擴展、真落地的智能體。本書內容具有以下優勢：?循序漸進，體系完整：從零基礎概念到核心原理，再到全生命周期（開發、測試、部署、維護與升級），幫助讀者系統掌握智能體的全棧知識。?實操為主，案例驅動：基於前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架，提供多平臺/工具的安裝、配置、構建與優化實戰，貼近真實應用場景。?經驗沈澱，路徑清晰：作者結合多年開發與創業實踐，總結出智能體構建與落地的完整路徑，既有清晰的方法論，又有可直接借鑒的經驗技巧。?應用廣泛，受眾多層次：教育、科研、設計、內容生成、醫療、編程、客戶服務、數據分析等場景全面覆蓋，既適合初學者入門，也能為開發者、研究人員與專家提供啟發。
作者簡介
譚星星
分微科技創始人，擁有計算機專業背景，16年科技互聯網從業經驗。曾任職於知名大廠與央企，參與 核心網絡建設與骨幹網絡分析，以及 電子政務頂層項目。<br />在AI領域連續創業10年，深耕教育智能、工業智能、機器人與電子政務應用，積累了豐富的產業落地經驗。長期專註於數據分析、知識搜索、產品架構與解決方案，兼具人才管理和企業架構規劃能力。<br />致力打造開放共享的AI創新生態，是ChatGPT中國應用社區、家釀人工智能俱樂部和OpenAGI X開放實驗室等技術內容共享平臺的發起人，同時是《成為提問工程師》的作者之一。
目錄大綱
前言
第一部分 智能體基礎
第1章 認識智能體2
1.1 智能體的定義3
1.2 智能體的發展歷程4
1.3 智能體的應用場景6
1.4 小結7
第2章 常見的智能體8
2.1 常見的智能體工具9
2.1.1 編碼工具9
2.1.2 生產力工具12
2.1.3 通用任務工具13
2.1.4 自主創建工具14
2.1.5 數據分析工具16
2.1.6 商業智能工具17
2.1.7 其他領域的常用工具18
2.1.8 運行環境18
2.2 GPTs智能體20
2.3 GLMs智能體21
2.4 LangChain框架22
2.5 Open Interpreter23
2.6 小結23
第3章 智能體核心技術24
3.1 自然語言處理24
3.2 多模態技術25
3.3 邏輯推理26
3.4 任務決策27
3.5 小結28
第二部分 智能體構建工具與實操
第4章 工具安裝與配置30
4.1 GPTs配置30
4.2 GLMs配置35
4.3 Python環境安裝42
4.3.1 Windows環境安裝43
4.3.2 macOS環境安裝43
4.3.3 Linux環境安裝44
4.3.4 Python虛擬環境安裝45
4.4 LangChain配置52
4.4.1 開發環境配置54
4.4.2 組件配置54
4.4.3 測試56
4.5 Open Interpreter配置57
4.5.1 Python環境安裝57
4.5.2 開發環境配置57
4.5.3 基礎配置57
4.5.4 測試58
4.6 小結59
第5章 構建智能體60
5.1 GLMs智能體編寫61
5.1.1 編寫第一個GLMs智能體62
5.1.2 需求和角色分析64
5.1.3 提示詞修改65
5.1.4 功能測試66
5.2 GPTs智能體編寫67
5.2.1 需求和角色分析68
5.2.2 提示詞編寫69
5.2.3 功能測試73
5.3 LangChain智能體編寫76
5.3.1 分析需求76
5.3.2 提示詞編寫76
5.3.3 挑選LangChain組件78
5.3.4 編程開發78
5.3.5 測試79
5.4 Open Interpreter智能體編寫79
5.4.1 分析需求80
5.4.2 編程開發80
5.4.3 測試80
5.5 小結81
第6章 智能體測試與優化82
6.1 提示詞優化重點82
6.1.1 模型基座優化82
6.1.2 知識庫優化83
6.1.3 提示詞優化83
6.1.4 提問指令優化86
6.2 測試方法87
6.3 性能優化89
6.4 算力優化92
6.5 小結93
第三部分 智能體部署與維護
第7章 智能體的部署96
7.1 本地部署97
7.1.1 Open Interpreter本地部署97
7.1.2 Chatbot Ollama本地交互界面98
7.1.3 Jan AI本地交互界面98
7.1.4 Docker本地部署98
7.1.5 llama?le本地部署101
7.2 雲端部署102
7.2.1 阿裏雲雲端部署102
7.2.2 Jan AI雲端部署109
7.2.3 LM Studio雲端部署110
7.2.4 智譜RAG雲端部署115
7.3 大語言模型接入119
7.3.1 智譜AI接入119
7.3.2 LiteLLM聚合接入121
7.3.3 FastAPI和Uvicorn部署接口服務122
7.4 安全性與隱私保護124
7.4.1 安全部署124
7.4.2 數據安全性124
7.4.3 隱私保護124
7.4.4 安全審計和監控125
7.5 小結125
第8章 智能體的持續維護與升級127
8.1 軟硬件維護和升級127
8.1.1 服務器維護和升級127
8.1.2 Docker容器升級128
8.1.3 軟件服務升級129
8.2 輸入更新130
8.2.1 添加新需求130
8.2.2 優化輸入提示詞131
8.2.3 完善提問指令集132
8.2.4 更新知識庫133
8.3 接入升級134
8.3.1 更新和升級Action接口134
8.3.2 升級大語言模型API135
8.4 故障維護136
8.5 安全合規策略137
8.5.1 更新系統安全策略137
8.5.2 實施備份服務138
8.5.3 支持對外服務139
8.5.4 模型和應用的合規備案140
8.6 小結140
第四部分 智能體應用實例
第9章 教育輔助智能體142
9.1 知識簡化助手GLM144
9.2 辯證分析助手GLM146
9.3 第一性原理分析助手GPT148
9.4 學習方法助手GPT150
9.5 書海導航助手GLM153
9.6 小結154
第10章 科學探索智能體155
10.1 數學解答老師GLM156
10.2 物理探究器GLM158
10.3 化學智匠GLM159
10.4 生物探秘者GLM161
10.5 星海探究器GLM163
10.6 地球科學科普專家GLM164
10.7 小結167
第11章 繪畫設計智能體168
11.1 商標設計助手168
11.1.1 準備提示詞168
11.1.2 準備數據170
11.1.3 功能選擇171
11.1.4 高級功能171
11.2 插花設計助手173
11.3 時尚搭配顧問174
11.4 數字繪畫智能體176
11.5 小結179
第12章 內容生成智能體181
12.1 自媒體營銷內容助手GPT181
12.2 PPT框架助手GLM183
12.3 內容精煉師GLM184
12.4 模板內容生成助手GLM184
12.5 小結186
第13章 個性化數據分析智能體187
13.1 全球學術助手GPT187
13.2 全球產品增長情報中心GPT189
13.3 全球創新情報助手GPT190
13.4 全球創新情報搜集助理GLM191
13.5 小結194
第14章 健康與醫療智能體195
14.1 醫學研究助手GPT195
14.2 醫學研究助手GLM196
14.3 小結197
第15章 編程技術探索智能體199
15.1 編程算法學習助手GPT199
15.2 軟件技術選型助手GLM200
15.3 小結201
第16章 客戶服務智能體203
16.1 實操指南203
16.2 基於Coze RAG構建智能體207
16.3 本地RAG智能體211
16.4 小結214
第17章 數據分析智能體215
17.1 Open Interpreter數據分析智能體215
17.2 數據分析助手GPT217
17.3 數據分析助手GLM219
17.4 小結221
第18章 結構化提示詞生成智能體223
18.1 結構化提示詞自動生成GPT223
18.2 結構化提示詞自動評估GPT226
18.3 結構化提示詞自動生成GLM227
18.4 小結230
後記231
自ChatGPT問世以來，基於大語言模型（Large Language Model，LLM）的自然語言處理技術取得了革命性突破。隨著GPT系列、DeepSeek等大語言模型的迅速發展，智能體（AI Agent）技術加速普及，並被廣泛認為是通向通用人工智能（AGI）的重要路徑。智能體不僅具備強大的自然語言理解與生成能力，還能夠在教育、醫療、設計、客戶服務等多個領域提供智能輔助和自動化解決方案，展現出廣闊的應用前景。
隨著智能體的發展，每位掌握自然語言的人都可以輕松創建個性化智能體，為個人和企業賦能，成為AGI時代的超級創造者。
GPTs作為最早推出的面向大眾的智能體平臺，用戶只需描述需求，系統即可自動生成對應配置，並支持高級自定義優化。同樣，用戶只需描述所需解決的問題和目標效果，GLMs智能體平臺便能自動生成提示詞，並在測試後實現一鍵發布，同時支持用戶自主設計提示詞，以滿足特定功能需求。對於希望打造更覆雜業務邏輯的個人或企業，LangChain和Open Interpreter提供了高度可定制的解決方案。通過LangChain，用戶可以構建自己的智能體平臺。借助Open Interpreter等工具，用戶還能設計本地智能體，實現更靈活的定制化應用。
本書用通俗易懂的語言，結合理論與實踐，幫助讀者深入理解並動手實踐智能體技術，推動計算範式從符號編碼向自然語言編程的轉變，為邁向AGI時代賦能。
本書系統講解了智能體的核心理論、工具實操、部署維護及應用案例。首先，本書介紹了智能體的定義、發展歷程、應用場景，並探討了智能體向AGI演進的可能路徑，幫助讀者構建紮實的理論基礎。其次，本書解析了智能體工具的安裝及配置，包括LangChain、Open Interpreter、GPTs、GLMs等主流框架，並提供了實用的操作指南。隨後，本書討論了智能體的本地與雲端部署、模型接入、安全性及隱私保護等關鍵技術，確保智能體的穩定性與安全性。最後，本書通過豐富的應用案例，展示了智能體在輔助自學、客戶服務、繪圖設計、數據分析等領域的實際應用，並結合行業需求提供實戰技巧，幫助讀者快速上手並掌握智能體技術。
本書特色
從零開始：從基本原理開始介紹，讓讀者可以快速入門。
內容新穎：書中的大部分案例基於新的AI平臺和前沿技術。
經驗總結：結合作者的多年科技從業和創業經驗，全面分析智能體的形態和應用。
內容實用：選擇多平臺實例進行講解，突出各平臺的特點和實用性。
本書內容
本書分為四個部分：
第一部分 智能體基礎，介紹智能體的定義、發展歷程和應用場景，使其對AGI的發展有初步了解。
第二部分 智能體構建工具與實操，介紹如何安裝、配置和使用各種智能體工具，以及如何構建和測試智能體。
第三部分 智能體部署與維護，介紹在不同環境中部署智能體的方法，以及維護和升級智能體的策略和方法。
第四部分 智能體應用實例，介紹智能體在各種具體應用場景中的實際用途，如教育輔助、客戶服務、繪畫設計、數據分析與報告等應用場景。
本書結合理論與實踐，使得不同背景和知識水平的讀者都能從中獲益。對於初學者，智能體基礎部分提供了必要的理論基礎；對於技術人員，智能體構建工具與實操部分提供了實際操作的指導；對於專業人士，智能體應用實例部分提供了深入的行業應用知識。
讀者對象
AI技術愛好者；
AI開發者、程序員、系統管理員；
行業專家、高級開發者、研究人員。
致謝
感謝我的父親譚發德和母親廖靈芝以及妹妹譚蓉蓉的支持，讓我有機會去北京求學，學習計算機知識，順利進入人工智能行業
