AI Agent 開發全書：原理、框架與企業落地

目　　錄

技術原理篇
第1章　快速認識AI Agent 2
1.1　為什麼需要AI Agent 2
1.1.1　AI Agent的應用價值 3
1.1.2　AI Agent的本質 5
1.1.3　AI Agent、RAG與Workflow的區別和聯系 9
1.2　AI Agent的歷史與發展 10
1.2.1　從傳統智能體到生成式AI Agent 10
1.2.2　LLM-Agent的興起 11
1.3　AI Agent的類別與特點 15
1.3.1　AI Agent主流分類 15
1.3.2　AI Agent的特點 17
第2章　AI Agent基礎原理與關鍵技術 18
2.1　AI Agent基礎原理 18
2.1.1　AI Agent的定義與三大能力 19
2.1.2　AI Agent的行為決策運行機制 22
2.2　LLM-Agent的主要模塊 25
2.2.1　LLM模塊 26
2.2.2　角色模塊 26
2.2.3　記憶模塊 27
2.2.4　規劃模塊 28
2.2.5　行動模塊 29
2.3　LLM常見技術或應用範式 32
2.3.1　提示工程 32
2.3.2　函數調用 33
2.3.3　檢索增強生成 36
2.3.4　微調 38
2.3.5　訓練優化與推理優化 41
2.4　LLM-Agent能力評估 42
2.4.1　LLM-Agent評估概述 42
2.4.2　LLM-Agent評估體系與方法 43
第3章　AI Agent開發框架與一般步驟 47
3.1　AI Agent的主要開發框架 47
3.1.1　LangGraph 49
3.1.2　CrewAI 57
3.1.3　Swarm 65
3.1.4　AutoGen 72
3.1.5　OpenAI Agents SDK 74
3.1.6　Google Agent Development Kit（ADK） 79
3.2　從零開始構建通用AI Agent 81
3.2.1　選擇合適的LLM 82
3.2.2　定義AI Agent的控制邏輯 82
3.2.3　定義AI Agent的核心指令 83
3.2.4　定義並優化AI Agent的核心工具 83
3.2.5　制定可靠的記憶處理策略 84
3.2.6　解析AI Agent的原始輸出 84
3.2.7　安排AI Agent的下一步行動 84
3.2.8　多智能體的設計 86
第4章　AI Agent的MCP與通信協同 87
4.1　AI Agent的MCP 87
4.1.1　MCP與AI Agent 88
4.1.2　基於MCP的AI Agent問答知識庫構建 93
4.2　AI Agent通信協同 103
4.2.1　什麼是A2A 103
4.2.2　A2A與MCP之間的關系 104
4.2.3　A2A架構設計實現剖析 105
落地實戰篇
第5章　AI Agent構建工程實戰1——基於Coze、Dify平臺構建AI Agent 110
5.1　ReAct框架核心原理深度剖析 110
5.1.1　ReAct框架的核心原理剖析 111
5.1.2　ReAct框架的核心代碼實現 114
5.2　AI Agent三大能力深度剖析 123
5.2.1　AI Agent規劃能力剖析與代碼實現 124
5.2.2　AI Agent行動能力剖析與代碼實現 129
5.2.3　AI Agent記憶能力剖析與代碼實現 131
5.3　基於Coze平臺構建AI Agent 132
5.4　基於Dify平臺構建AI Agent 137
第6章　AI Agent構建工程實戰2——基於LangGraph框架構建AI Agent 147
6.1　AI Agent落地架構選型 147
6.1.1　AI Agent落地架構選型的必要性 147
6.1.2　AI Agent落地的主流架構選型 148
6.1.3　AI Agent落地架構選型依據 149
6.2　LangGraph對AI Agent的支持 150
6.2.1　LangChain與LangGraph的本質區別 151
6.2.2 LangGraph中支持構建AI Agent的主要模塊 153
6.2.3　LangGraph的State組件 156
6.3　提示工程應用 157
6.3.1 提示工程概述及提示詞的典型構成 157
6.3.2 提示詞在LangGraph中的作用 158
6.3.3 提示工程在基於LangGraph構建AI Agent過程中的應用 158
6.4　工具調用AI Agent 160
6.4.1 工具調用AI Agent的核心原理 161
6.4.2　使用工具調用構建AI Agent的過程 168
6.5　AI Agent長短期記憶能力實現 172
6.5.1　基於SqliteSaver實現短期記憶 173
6.5.2　基於Store實現長期記憶 178
6.6　基於LangGraph開發企業級AI Agent 181
6.6.1　基於LangGraph開發單智能體 182
6.6.2　基於LangGraph開發多智能體 188
6.7　本地化部署多智能體實戰 192
6.7.1　基於Supervisor架構實現多智能體 192
6.7.2　本地化部署多智能體 207
第7章　數據分析AI Agent的企業應用案例——基於DeepSeek模型 208
7.1 企業數據分析的範式革命 208
7.1.1　傳統BI與ChatBI Agent的本質差異 209
7.1.2　企業級ChatBI Agent需求分析 210
7.2　企業級ChatBI Agent架構設計 211
7.2.1　企業級ChatBI Agent總體架構 212
7.2.2　企業級ChatBI Agent架構設計的難點 214
7.3　企業級ChatBI Agent技術選型與資源評估 215
7.3.1　企業級ChatBI Agent技術選型 215
7.3.2　企業級ChatBI Agent資源評估 215
7.4　基於DeepSeek模型構建與部署企業級ChatBI Agent 216
7.4.1　DeepSeek模型的架構與核心優勢 216
7.4.2　基於DeepSeek模型構建企業級ChatBI Agent 220
7.4.3　基於DeepSeek本地化部署企業級ChatBI Agent 261
7.5　企業級ChatBI Agent在電商行業的應用 261
7.5.1　某電商集團ChatBI Agent的建設場景 261
7.5.2　某電商集團ChatBI Agent在物流領域的實踐 262
7.5.3　某電商集團更多AI實踐在物流領域落地 267
第8章　基於AI Agent構建智能客服系統 269
8.1　AI Agent改變智能客服系統 269
8.1.1　快速認識智能客服系統 269
8.1.2　LLM在智能客服系統中的作用 270
8.2　基於AI Agent的智能客服系統的關鍵技術 272
8.2.1　向量檢索與知識圖譜 272
8.2.2　意圖識別與工具調用 272
8.2.3　多輪對話與上下文管理 272
8.3　基於AI Agent的智能客服系統的設計與實現 273
8.3.1　基於AI Agent智能客服系統的需求分析 273
8.3.2　基於AI Agent智能客服系統的架構設計與技術選型 274
8.3.3　智能客服系統的核心實現 277
8.4　基於AI Agent的智能客服系統在金融行業的應用 296
8.4.1　金融行業AI Agent智能客服的構建 296
8.4.2　金融行業AI Agent智能客服的實現 297
前沿探索篇
第9章　AI Agent前沿應用探索 310
9.1　電信開發平臺綜合應用探索 310
9.1.1　AI原生應用電信開發平臺整體架構 310
9.1.2　AI原生應用電信開發平臺使用操作 312
9.1.3　AI原生應用電信開發平臺的典型應用場景 319
9.2　多模態AI Agent的構建與應用探索 325
9.2.1　多模態AI Agent的概念 325
9.2.2　多模態AI Agent的構建與應用 326
第10章　AI Agent未來發展與挑戰 335
10.1　AI Agent的高級形態與AGI發展 335
10.1.1　AI Agent的高級形態1——具身智能 336
10.1.2　AI Agent的高級形態2——智能駕駛 339
10.1.3　AI Agent是AGI發展的重要技術路徑 342
10.2　AI Agent倫理與安全 343
10.2.1　數據質量與隱私保護 343
10.2.2　技術成熟度與局限性 346
10.2.3　法律框架與合規性 348