智能體開發一本通——從單智能體到多智能體(LangChain+RAG+LangGraph)

梁建全 馬如忠

智能體開發一本通——從單智能體到多智能體(LangChain+RAG+LangGraph)

商品描述

本書介紹單智能體與多智能體的設計原理、搭 建方法及落地應用。 書中圍繞單智能體能力進階、 多智能體協同、行業落地等方向，講解了 LangChain、AutoGen、LangGraph、RAG、MCP等主 流技術，內容按能力層級與應用場景清晰分類，覆 蓋面廣、實用性強。讀者可隨著實戰項目由淺入深 學習：借助LangChain快速搭建基礎智能體，借助 AutoGen實現多智能體分工協作，借助LangGraph靈 活地管控業務流程；借助RAG技術實現知識庫智能檢 索，借助MCP封裝業務能力。書中共有16個實戰項目 ，涵蓋商品咨詢、個人旅行規劃、知識庫檢索、市 場調研、數據分析和AI伴學等常用智能體類型。每 個實戰項目都細致講解業務分析、大模型選擇、工 具配置及調用、數據存儲等技術要點。

目錄大綱

第1篇 快速了解智能體
第1章 認識智能體
1.1 為什麼需要智能體？這些場景給你答案
1.2 一張圖拆解智能體的體系結構
1.2.1 大模型
1.2.2 記憶
1.2.3 工具調用
1.2.4 規劃
1.2.5 行動執行
1.3 上手智能體開發，先做好必要準備
1.3.1 硬件配置要求
1.3.2 工具清單
1.3.3 核心技術概念認知
1.4 一張圖看懂開發智能體的流程
第2章 次實戰：10分鐘快速上手智能體開發
2.1 了解智能體開發框架
2.1.1 對比主流框架——LangChain、LLaMA Index、AutoGPT
2.1.2 選型決策依據
2.2 LangChain的核心概念
2.2.1 鏈（Chain）
2.2.2 代理（Agent）
2.2.3 工具（Tool）
2.3 配置LangChain開發環境
2.3.1 配置說明
2.3.2 Windows/Linux系統中的配置方法
2.4 【實戰】用LangChain開發 個智能體
2.4.1 搭建項目環境
2.4.2 配置大模型與提示詞模板
2.4.3 構建對話邏輯鏈
2.4.4 增加異常處理邏輯
2.5 【技巧】配置LangChain開發環境的常見問題
2.5.1 導入依賴包失敗
2.5.2 版本沖突
第2篇 單智能體開發（基礎）——基於LangChain
第3章 給智能體裝上“大腦”：調用大模型
3.1 大模型的工作流程
3.1.1 工作流程詳解
3.1.2 生成對話的工作機制
3.2 如何連接大模型
3.2.1 對比主流的大模型
3.2.2 鑒權與參數配置
3.2.3 接口請求方式
3.3 【實戰】開發一個家電咨詢智能體
3.3.1 搭建項目環境
3.3.2 配置模型與業務提示詞
3.3.3 構建業務的邏輯鏈
3.3.4 增加異常處理邏輯
3.4 【技巧】調用大模型API失敗的解決方案
3.4.1 網絡超時的處理
3.4.2 接口限流的規避方案
第4章 讓智能體“記住”事情：搭建記憶系統
4.1 為什麼智能體需要記憶系統
4.1.1 保障多輪對話的連貫性
4.1.2 實現個性化服務
4.1.3 覆用歷史數據，提升效率
4.2 短期記憶：保存當前對話信息
4.2.1 對話上下文的存儲結構
4.2.2 配置短期記憶的有效期
4.3 長期記憶：存儲歷史對話信息
4.3.1 長期記憶的存儲內容
4.3.2 長期記憶與短期記憶的協同邏輯
4.4 【實戰】開發一個能記住用戶旅遊偏好的智能體
4.4.1 搭建項目環境
4.4.2 設計用戶旅遊偏好的數據結構
4.4.3 實現記憶讀寫功能
4.4.4 驗證多輪對話記憶
4.5 【技巧】優化記憶存儲
4.5.1 對話信息去重
4.5.2 壓縮存儲歷史數據
4.5.3 驗證壓縮效果
第5章 給智能體裝上“手腳”：讓它能調用工具
5.1 智能體的工具調用能力
5.1.1 為什麼智能體需要工具調用能力
5.1.2 工具調用的過程
5.1.3 常用工具與適用場景
5.1.4 調用工具的準備工作
5.2 調用天氣API查詢天氣信息
5.2.1 申請天氣API的信息
5.2.2 調用天氣API
5.2.3 解析API返回的數據
5.3 【實戰】開發一個能“查詢天氣 + 管理日程”的智能體
5.3.1 搭建項目環境
5.3.2 配置天氣查詢工具與日程管理工具的參數和提示詞
5.3.3 構建天氣查詢工具、日程管理工具與記憶的聯動邏輯
5.3.4 實現查詢天氣與管理日程的交互功能
5.4 【技巧】調用工具失敗的重試機制
5.4.1 調用工具失敗的原因
5.4.2 重試策略
第3篇 單智能體開發（進階）——基於LangChain + Chroma + RAG
第6章 用LangChain搭建覆雜智能體
6.1 LangChain的組件協作機制
6.1.1 核心組件的交互過程
6.1.2 拆解覆雜任務的思路
6.1.3 【實戰】拆解“生成產品介紹”任務
6.2 Agent的智能調度策略和Chain的嵌套設計
6.2.1 Agent的智能調度策略
6.2.2 Chain的嵌套設計
6.2.3 對比Agent和Chain
6.3 【實戰】搭建覆雜智能體——個人旅行規劃師智能體
6.3.1 搭建項目環境
6.3.2 設計工具集
6.3.3 構建Chain嵌套
6.3.4 配置狀態記憶
6.3.5 構建Agent動態調度工具
6.4 【技巧】讓智能體 穩定、 聰明
6.4.1 優化上下文
6.4.2 錯誤的反饋與修正機制
第7章 為智能體構建RAG知識庫：Chroma向量數據庫與檢索優化
7.1 RAG基礎知識
7.1.1 RAG的核心概念及典型應用場景
7.1.2 RAG的工作流程
7.1.3 RAG的組件
7.1.4 為什麼需要用向量檢索
7.1.5 構建RAG知識庫的步驟
7.2 向量數據庫的技術原理
7.2.1 向量數據庫的存儲邏輯與檢索機制
7.2.2 如何將文本變成“可檢索的數字向量”
7.2.3 計算向量的相似度
7.2.4 構建索引並優化查詢效果
7.3 向量庫Chroma的基本使用
7.3.1 Chroma的安裝與配置
7.3.2 Chroma的基本使用
7.4 【實戰】開發一個

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