商品描述
本書以項目開發為切入點，從工程應用的角度系統梳理智能Agent的構建方法。內容覆蓋環境準備、組件選型、插件策略、知識庫策略、任務拆解與規劃方法等，直至Agent具備“思維閉環”與“自我反思”能力。通過循序漸進的技術展開，全面展現Agent系統在覆雜業務環境中的演化路徑與工程化落地實踐。全書共分為4個部分。第一部分(第1-4章)介紹構建Agent系統的基礎準備，包括環境搭建、常用框架、關鍵技術點與必要理論，為系統順利運行奠定基礎。第二部分(第5-第6章)聚焦Agent設計中不可或缺的理論性概念，明確系統設計的方向與邊界，避免在架構與實現階段出現根本性障礙。第三部分(第7-9章)深入技術實現層面，重點涵蓋任務拆解、規劃策略、工具調用、上下文與記憶機制等核心環節，決定Agent能否具備可落地的智能能力。第四部分(第10-11章)面向更覆雜的企業級需求，探討系統的穩定性、可擴展性與高可用性，以及通過閉環反饋實現自我調節與持續優化。從第三部分起，書中提供了大量基於真實項目簡化而來的工程代碼與案例，便於快速實踐與遷移應用。
作者簡介
劉冰
重慶郵電大學信息與計算機科學專業，長期致力於將人工智能、機器視覺與工業軟件深度融合於真實產線，具備從底層算法研發到系統架構設計的完整工程能力。
曾主導多項第三代半導體及先進制造領域大型智能制造項目，相關產品已在多條量產產線穩定運行。
在工業智能檢測、視覺算法、控制系統協同及工業數據分析等方向擁有豐富工程實踐經驗，目前聚焦於高精度智能裝備、工業專家系統與工業級AI軟件架構的研發與落地。
目錄大綱
第1章 Agent發展背景
1．1 從AI萌芽到語言智能
1．2 大語言模型的崛起
1．3 從檢索到知識增強——RAG
1．4 Agent：讓AI從“會說”到“會做”
1．5 為什麼要學Agent
第2章 自然語言處理基礎
2．1 詞（LLM如何拆詞、讀詞義）
2．1．1 分詞
2．1．2 詞義理解
2．1．3 分詞的局限性與優化方向
2．2 句子（LLM如何獲取語句的含義）
2．2．1 句法結構解析：從線性序列到層次化關系
2．2．2 語義編碼：從局部組合到全局推理
2．2．3 預訓練任務
2．2．4 覆雜句型的處理挑戰
2．3 語義（LLM如何理解語言的潛在含義）
2．3．1 語義的層次：從表層到深層
2．3．2 語義表示的核心技術
2．4 上下文記憶（LLM的記憶）
第3章 搭建開發環境
3．1 代碼開發環境
3．1．1 開發語言與版本
3．1．2 集成開發工具推薦
3．1．3 包管理與虛擬環境配置
3．2 LLM運行環境
3．2．1 硬件環境要求
3．2．2 深度學習框架與依賴庫安裝
3．2．3 模型權重文件下載與部署
3．3 數據庫運行環境
3．3．1 常用數據庫類型
3．3．2 向量數據庫安裝、配置與交互
第4章 知識庫
4．1 常見數據結構及選擇策略
4．1．1 基礎數據結構特性分析
4．1．2 高級數據結構應用
4．1．3 結構選擇
4．2 數據清洗與處理
4．2．1 數據質量問題
4．2．2 清洗技術
4．2．3 清洗流水線設計
4．3 存儲方案選型
4．3．1 存儲類型對比
4．3．2 選型決策模型
4．3．3 混合存儲實踐
4．4 向量檢索技術
4．4．1 核心算法解析
4．4．2 工程實現方案
4．4．3 性能優化策略
4．5 關鍵詞檢索技術
4．5．1 傳統檢索模型
4．5．2 現代改進方案
4．5．3 結果排序優化
4．6 混合檢索技術
4．6．1 融合策略設計
4．6．2 權重分配機制
4．7 知識庫設計案例解析
4．7．1 背景
4．7．2 知識庫構建
第5章 任務拆解
5．1 什麼是任務拆解
5．1．1 為什麼需要任務拆解
5．1．2 任務拆解在Agent中的作用
5．1．3 任務拆解的實現邏輯
5．1．4 拆解粒度與並行性設計
5．2 任務拆解原則
5．2．1 意圖驅動優先
5．2．2 原子性優先
5．2．3 依賴清晰優先
5．2．4 覆用優先
5．2．5 執行效率優先
5．3 案例解析
5．3．1 背景與目標
5．3．2 需求梳理與初步拆解思路
5．3．3 拆解任務的實現細節
5．3．4 任務拆解方法總結
第6章 任務規劃
6．1 系統依托的資源測算
6．1．1 Agent的資源依托有哪些
6．1．2 常見資源測算指標
6．2 任務規劃的方法
6．2．1 什麼是Agent任務規劃
6．2．2 常見的任務規劃方式
6．2．3 思維鏈推理
6．2．4 任務規劃與任務拆解的區別
6．3 案例解析
6．3．1 背景與目標
6．3．2 業務流程概覽
6．3．3 Agent設計與實現
第7章 執行任務
7．1 執行階段的角色與目標
7．1．1 從“想”到“做”的躍遷機制
7．1．2 執行階段在整體系統中的定位
7．1．3 LLM在執行任務過程中的“工具性”角色
7．2 工程化執行架構設計
7．2．1 調度機制：串行、並行和異步
7．2．2 狀態管理與上下文追蹤
7．2．3 模塊解耦
7．2．4 插件式執行框架設計思路：引入LangChain
7．2．5 完整執行任務的示例解讀
第8章 生成任務規劃
8．1 指令式提示生成
8．1．1 指令模板整體結構
8．1．2 JSON輸出校驗
8．1．3 LangChain集成
8．2 示例提示生成
8．2．1 示例模板整體結構
8．2．2 LangChain集成
8．3 上下文記憶提示生成
8．3．1 適用場景
8．3．2 上下文模板結構
8．3．3 LangChain集成
8．4 鏈式提示生成
8．4．1 適用場景
8．4．2 LangChain集成
8．4．3 註意內容
第9章 多Agent協同處理覆雜任務
9．1 多Agent系統協作範式設計
9．1．1 任務流水線
9．1．2 專家並行
9．1．3 指揮官與執行者
9．2 調度與流轉邏輯設計
9．2．1 調度器設計
9．2．2 Agent註冊機制
9．2．3 DAG解析
9．3 LangGraph集成
第10章 Agent的疊代優化
10．1 執行反饋的數據采集
10．2 LLM+規則混合的行為調優
10．2．1 常見的混合模式
10．2．2 常見的反思機制
10．3 調整效果評估
10．3．1 從工程角度理解Agent運行的機制
10．3．2 參數層面的效果評估
10．4 工程實踐中的常見誤區
第11章 工程設計步驟
11．1 常見功能模塊匯總
11．2 逐步明確要做什麼
11．2．1 區分清楚何時需要調用LLM
11．2．2 設計可用的Prompt註意事項
11．2．3 匯總Agent需要采集的數據
11．2．4 明確輸入輸出的數據結構和字段類型
11．2．5 設計DAG
11．2．6 設計Agent註冊表及Agent下遊工具註冊表
11．2．7 向量數據庫設計
11．3 開發Agent的步驟
