AI 智能體開發實戰 — Java版

郝佳，碩磐大數據總監&算法團隊負責人，前阿裏高級架構師，已出版《Spring源碼深度解析》《讀源碼學架構》等圖書，曾獲評人民郵電出版社“年度最具影響力作者”。 專註於大數據和智能體領域，通過大數據與大模型的結合構建未來的產品形態。

第1章 初識大模型
1.1 基本概念
1.1.1 大模型的定義
1.1.2 大模型相關概念區分
1.1.3 大模型的特點
1.1.4 大模型的分類
1.1.5 大模型的泛化與微調
1.1.6 大模型的發展歷程
1.2 DeepSeek初體驗——API調用
1.2.1 調用代碼樣例
1.2.2 返回數據結構解讀
第2章 大模型應用開發經典樣例
2.1 LangChain與LangChain4j框架
2.1.1 LangChain
2.1.2 LangChain4j
2.2 入門體驗：Hello AI
2.3 AI工具開發初探-寫作小助手
2.3.1 寫作助手樣例
2.3.2 Ai Service介紹
2.4 簡單AI系統開發
2.4.1 智能客服系統
2.4.2 內容創作平臺
2.4.3 智能翻譯系統
2.5 工具註冊與回調
2.6 多輪對話支持
2.6.1 多輪對話的使用
2.6.2 大模型記憶深入
2.6.3 大模型記憶能力的擴展
2.6.4 Chat Memory執行流程
第3章 融合自己的知識庫
3.1 檢索增強
3.1.1 RAG介紹
3.1.2 RAG技術深入
3.1.3 向量與Java實現
3.1.4 向量數據庫
3.1.5 向量匹配與召回
3.2 智能問答系統
3.2.1 效果展示
3.2.2 向量庫初始化
3.2.3 文本向量化
3.2.4 查詢召回
第4章 思維鏈構建與基於DeepSeek的多智能體協同
4.1 什麼是AI Agent?
4.2 AI Agent的能力
4.2.1 推理能力
4.2.2 感知能力
4.2.3 行動能力
4.3 AI Agent的技術框架
4.4 基於ReAct框架的旅遊地點推薦
4.4.1 ReAct框架介紹
4.4.2 功能開發
4.5 基於Plan-and-Execute框架的旅遊規劃
4.5.1 Plan-and-Execute框架介紹
4.5.2 功能開發
4.6 基於DeepSeek的多智能體協同
4.6.1 多智能體協同
4.6.2 功能開發
第5章 完整AI智能體開發樣例：智能客服系統
5.1 智能客服系統需求說明書
5.1.1 引言
5.1.2 系統概述
5.1.3 功能需求
5.2 設計
5.2.1 關鍵能力抽象
5.2.2 數據庫設計
5.3 核心能力開發
5.3.1 交互式信息挖掘能力
5.3.2 閉環控制執行能力
5.3.3 檢索增強能力
5.3.4 長短期記憶能力
5.3.5 自我學習與進化能力
5.3.6 數據分析與推理能力
第6章 扣子（Coze平臺）的使用與智能體開發
6.1 扣子（Coze平臺）介紹
6.1.1 扣子能做什麼
6.1.2 為什麼選擇扣子
6.2 創建第一個智能體
6.2.1 添加插件
6.2.2 創建工作流
6.3 智能客服系統Coze版
6.3.1 知識庫準備
6.3.2 數據表準備
6.3.3 工作流創建
6.3.4 工作流節點測試
6.3.5 上線效果測試
6.4 使用扣子（Coze平臺）AI開發與高碼進行AI開發對比
6.4.1 使用扣子（Coze平臺）開發AI優缺點
6.4.2 使用代碼開發AI優缺點
第7章 提示詞工程
7.1 提示詞基礎認知
7.1.1 提示詞的組成部分
7.1.2 提示詞的類型
7.2 提示詞設計技巧
7.2.1 核心技能體系
7.2.2 進階技能要點
7.2.3 設計策略與方法