從 0 到 1 搭建 AI 智能體 : Manus + LangChain + Dify 多平臺應用及多智能體協同

廖顯東

從 0 到 1 搭建 AI 智能體 : Manus + LangChain + Dify 多平臺應用及多智能體協同
  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2025-12-01
  • 定價: $474
  • 售價: 8.5 折 $402
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 240
  • ISBN: 7111798104
  • ISBN-13: 9787111798101
  • 相關分類: LangChain

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商品描述

本書圍繞“AI智能體”系統介紹其基本概念、主流AI智能體平臺實戰方法和技巧、AI智能體底層原理等。通過閱讀本書，讀者可系統掌握從零開始搭建AI智能體的完整路徑。本書不僅是一份AI智能體的實戰應用指南，更是一份通向AI時代工作方式的路線圖。全書分3篇： 第1篇先介紹AI智能體的基本概念及工作原理，隨後以圖形化平臺“扣子”為例，通過零代碼方式帶領讀者搭建第一個智能體，輕松邁出入門第一步；第2篇則深入介紹Manus、AgentScope、LangChain、Dify等主流平臺，通過實戰項目掌握多智能體協作與高效辦公場景下的智能體實戰技巧；第3篇先講解OpenManus實戰方法及技巧，隨後深入講解用CrewAI創建多角色智能體，最後聚焦智能體背後的關鍵技術與協議，如RAG、MCP、A2A等協議，帶領讀者理解智能體系統的運行邏輯與未來趨勢。隨書附贈案例源碼及電子課件（獲取方式見封底），以及重點、難點的操作微視頻，獲取方式見封底。 本書適合辦公室文員、程序員、編程愛好者、大學生與科技創業者、設計師、科技愛好者、高校教師等廣泛群體，以及希望在AI時代下快速掌握AI智能體使用方法和技巧的大眾讀者。

作者簡介

廖顯東，上簡科技創始人兼CEO、 軟件架構師、AI算法專家、全棧開發者、技術極客。專註於計算機前沿技術的研究和實踐。多年軟件開發與團隊管理經驗，精通Java、JavaScript、C/C++/C#、Python、PHP、Go、Rust等開發語言。對大型電子商務系統開發、高並發架構、分布式架構、微服務、大數據、人工智能算法、Web3.0、AIGC、ChatGPT、Midjourney、DeepSeek、Claude、元宇宙等計算機前沿技術領域有深入實踐和研究。著有暢銷書《Go Web編程實戰派——從入門到精通》《零基礎Go語言算法實戰》《Go語言 開發與實戰》《Go語言設計模式》《Go語言+Vue.js實戰派》等個人公眾號：源碼大數據。抖音、小紅書、視頻號、知乎等自媒體名：廖顯東-ShirDon。

目錄大綱

前言
第1篇 零基礎入門——開啟你的AI智能體旅程
第1章 AI智能體原來這麼簡單
1.1 為什麼AI智能體如此強大
1.1.1 什麼是AI智能體
1.1.2 AI智能體的核心特性——自主性、交互性、決策能力
1.2 AI智能體與傳統AI應用的區別
1.3 AI智能體是如何工作的
1.4 常見AI智能體簡介
1.5 快速構建AI智能體的通用方法
第2章 零代碼搭建屬於你的第一個智能體（以扣子為例）
2.1 扣子平臺入門指南——零代碼創造力工坊
2.1.1 什麼是扣子——可視化拖拽式智能體
2.1.2 扣子技術架構剖析
2.2 用扣子可視化界面創建你的第一個智能體
2.2.1 創建扣子賬戶與智能體配置
2.2.2 用扣子模板一鍵生成AI助手
2.3 開發自定義扣子智能體實戰
2.3.1 扣子平臺變量的應用與操作指南
2.3.2 為扣子智能體添加數據庫實戰
2.3.3 為扣子智能體添加插件實戰
2.3.4 為扣子智能體添加知識實戰
2.4 【實戰】用扣子搭建AI工作流
第2篇 升級打怪——從AI玩家到AI編排師
第3章 Manus高效應用實戰
3.1 什麼是Manus
3.2 Manus常見應用場景應用示例
3.3 Manus的系統架構與工作機制
3.4 Manus高效應用實戰
3.4.1 【實戰】用Manus制定一個旅遊規劃
3.4.2 【實戰】用Manus進行專業數據分析的方法與技巧
3.4.3 【實戰】用Manus高效生成面試排期的提示方法與技巧
3.4.4 使用Manus將文件類型轉換的方法和技巧
第4章 AgentScope實戰——打造多智能體協作的AI“數字工廠”
4.1 什麼是AgentScope
4.1.1 AgentScope簡介
4.1.2 【實戰】快速本地安裝AgentScope
4.2 AgentScope的核心架構
4.3 如何在AgentScope中使用MCP
4.4 AgentScope中的RAG解析
4.5 【實戰】用AgentScope創建多模態智能體
4.6 【實戰】創建AgentScope可視化界面
4.7 【實戰】用AgentScope開發人與智能體對弈的五子棋遊戲
第5章 LangChain實戰——打造智能對話與自動化智能體
5.1 什麼是LangChain——讓AI智能體更聰明
5.2 構建第一個LangChain智能體
5.2.1 如何安裝與配置LangChain
5.2.2 【實戰】使用LangChain構建你的第一個問答智能體
5.3 LangChain的核心功能與工作原理
5.4 LangChain提示模板實戰——構建高效、可重用的AI提示引擎
5.5 在LangChain中使用RAG讓問答系統更“聰明”
5.6 【實戰】LangChainAgent創建與使用
5.7 【實戰】用LangChain搭建一個聊天機器人
第6章 【實戰】用Dify打造可本地部署的智能體工坊
6.1 什麼是Dify
6.2 快速用Dify搭建一個會編程的智能體
6.3 Dify技術架構解析
6.4 對話即可以完成高效工作——Dify高效使用方法
6.4.1 告別覆雜語法——如何與Dify高效溝通
6.4.2 精準提問的六大法則
6.5 【實戰】在Dify中創建一個AI工作流
6.6 【實戰】本地部署DifyWeb和Dify後端API詳解
6.7 【實戰】用Dify開發一個趣味小遊戲
第3篇 高級實戰——深度挖掘AI智能體的潛力
第7章 【實戰】用OpenManus打造進階型智能體
7.1 什麼是OpenManus
7.2 深入底層，掌握Agent的運行機制
7.2.1 OpenManus的設計思路
7.2.2 OpenManus的工作流程與執行路徑
7.2.3 深入剖析OpenManus技術架構
7.3 【實戰】OpenManus本地部署與模型配置
第8章 【實戰】用CrewAI創建多角色智能體
8.1 CrewAI平臺核心概念
8.1.1 初識CrewAI框架與定位
8.1.2 Crew與Flow的區別與協作
8.2 CrewAI安裝與基礎入門
8.2.1 安裝CrewAI及相關依賴
8.2.2 【實戰】創建第一個CrewAI智能體
8.3 理解與使用CrewAI框架中的Crew
8.4 使用Flow設計流程控制
8.5 【實戰】創建和管理CrewAI中的智能體
8.6 【實戰】用CrewAI進行智能體任務管理
8.7 【實戰】怎麼用CrewAI進行知識管理
8.8 深入了解CrewAI定制化提示
8.9 深入了解CrewAI的指紋系統
第9章 AI智能體底層協議深度解析
9.1 重構知識的邊界——RAG全景解讀
9.2 MCP協議深度剖析——智能體的超級數據總線
9.3 AI智能體底層協議——A2A、ACP、ANP深度解讀
9.3.1 智能體互聯網正在到來
9.3.2 A2A協議——智能體之間的共識語言
9.3.3 ACP協議——AI智能體的HTTP
9.3.4 ANP協議——去中心化智能體網絡
9.4 【實戰】用A2ASDK搭建一個多智能體對話
9.5 【實戰】用AgentConnect框架連接去中心化的多智能體
9.6 AI智能體相關的多技術融合帶來的新機遇

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