AI Agent

鄭天民

AI Agent

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商品描述

本書旨在彌合AI Agent技術認知與企業實際應用之間的鴻溝，幫助讀者突破抽象概念與覆雜技術帶來的學習障礙。作者基於15年企業IT實戰經驗，針對當前Agent教程重理論輕落地、業務場景適配不足等痛點，致力於構建一本讓技術、業務、管理三界同頻的實用指南，使Agent從程序員專利轉變為全員可感的生產力工具，真正實現企業內部效率提升與全自動化交互體驗。 本書采用“感知—認知—執行”三層架構拆解Agent構建路徑。感知層解決數據獲取問題，將多源異構信息轉化為結構化數據流；認知層建立業務語義與推理能力，實現智能決策與工具動態調用；執行層對接企業現有系統，完成從決策到業務閉環的落地。本書內容涵蓋大量Dify平臺實操經驗和最佳實踐，並通過完整案例從零打造Agent應用系統，讓抽象概念變得具體可感。 本書適用於多元角色：技術管理者可掌握整體架構與選型決策；產品經理與業務負責人能設計可落地的Agent流程並評估ROI；法務、HR等職能管理者可使用Agent來提升工作效率；一線開發者與初學者則能快速跑通實用的Agent系統。無論何種背景，讀者都能通過三層拆分方法與框架實操將Agent能力轉化為企業級數字員工。

作者簡介

鄭天民，超過15年軟件行業從業經驗。阿裏雲MVP，騰訊雲TVP，曾在大型上市公司和互聯網獨角獸公司擔任過架構師、技術總監、CTO。資深講師和企業內訓師，對AI企業落地賦能、系統架構設計和技術管理有豐富經驗。

目錄大綱

前言
第一部分 Agent基礎認知篇
第1章 認識Agent
1.1 大模型應用方式和核心概念
1.1.1 大模型及其應用方式
1.1.2 大模型應用開發基礎概念
1.2 從大模型到Agent
1.2.1 Agent基本概念
1.2.2 Agent關鍵技術
1.2.3 Agent應用場景
1.3 Agent構建方式
1.3.1 Agent實現方式
1.3.2 Agent融合工作流
1.3.3 Agent開發框架和平臺
1.4 本章小結
第2章 構建企業級Agent
2.1 Agent與企業落地性
2.1.1 Agent在企業中的價值分析
2.1.2 Agent在企業中的構建需求
2.2 Agent與人機協同
2.2.1 人機協同基本理念
2.2.2 人機協同分工模型
2.3 創建企業級Agent應用
2.3.1 Agent應用構建方法
2.3.2 Agent應用設計模式
2.3.3 Agent應用整體架構
2.4 本章小結
第3章 融合Agent和業務場景
3.1 企業級Agent融合架構
3.2 感知層融合——運用數據采集策略
3.2.1 文件上傳和管理
3.2.2 數據對接和集成
3.2.3 數據抓取和訂閱
3.2.4 企業數據庫整合
3.3 認知層融合——構建智能決策體系
3.3.1 集成大模型
3.3.2 使用Agent
3.3.3 定制化工具
3.3.4 構建知識庫
3.3.5 構建智能工作流
3.4 執行層融合——閉環業務執行鏈路
3.4.1 搭建辦公自動化
3.4.2 集成第三方平臺
3.4.3 集成企業業務系統
3.4.4 集成MCP服務器
3.5 本章小結
第二部分 Agent構建方法篇
第4章 搭建私有化Agent平臺
4.1 企業級Agent開發平臺選型
4.2 引入Dify平臺
4.2.1 Dify功能體系
4.2.2 Dify開發模式
4.3 私有化部署Dify
4.3.1 Dify部署方案總覽
4.3.2 部署Docker
4.3.3 部署Dify
4.3.4 部署模型管理平臺
4.4 創建Dify應用
4.4.1 Dify應用類型和創建方式
4.4.2 創建Dify文本生成應用
4.4.3 創建Dify聊天助手應用
4.5 本章小結
第5章 構建Agent感知層
5.1 處理文件
5.1.1 文件處理基本策略
5.1.2 使用用戶輸入節點上傳文檔
5.1.3 使用文檔提取器節點提取文檔
5.1.4 使用代碼執行節點實現定制化處理
5.2 基於HTTP協議調用Web API
5.2.1 HTTP協議和Web服務
5.2.2 使用HTTP請求節點實現系統集成
5.3 基於爬蟲抓取數據
5.3.1 Firecrawl與爬蟲技術
5.3.2 使用Firecrawl抓取數據
5.4 基於RSS訂閱數據
5.4.1 RSS訂閱機制
5.4.2 基於HTTP請求節點實現RSS訂閱
5.5 基於OCR提取數據
5.5.1 文字識別和OCR技術
5.5.2 基於OCR獲取文本內容
5.6 基於RPA處理數據
5.6.1 RPA基本概念和原理
5.6.2 使用Automa獲取頁面數據
5.7 訪問企業數據庫
5.7.1 數據庫訪問場景和需求
5.7.2 基於插件實現數據庫操作
5.8 本章小結
第6章 構建Agent認知層：工作流
6.1 工作流開發過程
6.1.1 工作流類型
6.1.2 工作流核心概念
6.1.3 工作流調試
6.2 編排工作流節點
6.2.1 流程控制類節點
6.2.2 AI類節點
6.2.3 邏輯轉換類節點
6.2.4 工具類節點
6.3 本章小結
第7章 構建Agent認知層：Agent和工具
7.1 構建Agent
7.1.1 初始化Agent策略
7.1.2 配置工具和聊天記憶
7.2 開發工具
7.2.1 自定義工具
7.2.2 工作流工具
7.2.3 MCP服務器
7.3 本章小結
第8章 構建Agent認知層：RAG知識庫
8.1 引入RAG
8.1.1 RAG核心概念
8.1.2 RAG組成結構
8.2 創建RAG知識庫
8.2.1 基於文檔上傳創建知識庫
8.2.2 基於流水線創建知識庫
8.3 應用集成知識庫
8.3.1 知識檢索節點
8.3.2 元數據
8.4 本章小結
第9章 構建Agent執行層
9.1 搭建辦公自動化
9.1.1 集成釘釘和企業微信
9.1.2 集成郵件
9.2 集成第三方協作平臺
9.2.1 集成Notion
9.2.2 集成飛書
9.3 集成MCP服務器
9.4 本章小結
第10章 搭建Agent生產化體系
10.1 發布應用
10.1.1 發布應用為Web站點
10.1.2 將應用部署為MCP服務
10.1.3 將應用嵌入網站
10.2 集成應用
10.2.1 Dify API功能體系
10.2.2 業務系統調用Dify API
10.3 安全性和治理方案
10.3.1 身份認證和授權體系
10.3.2 工具調用管控
10.3.3 應用監控
10.4 本章小結

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