💎【行业认证·权威头衔】
✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家
✔ 开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料专家/阿里云签约作者/腾讯云内容共创官/掘金&亚马逊&51CTO顶级博主
✔ 技术生态共建先锋：横跨鸿蒙、云计算、AI等前沿领域的技术布道者

🏆【荣誉殿堂】
🎖 连续三年蝉联"华为云十佳博主"（2022-2024）
🎖 双冠加冕CSDN"年度博客之星TOP2"（2022&2023）
🎖 十余个技术社区年度杰出贡献奖得主

📚【知识宝库】
覆盖全栈技术矩阵：
◾ 编程语言：.NET/Java/Python/Go/Node…
◾ 移动生态：HarmonyOS/iOS/Android/小程序
◾ 前沿领域：物联网/网络安全/大数据/AI/元宇宙
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🚀前言

当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑世界各个行业的面貌。从语言理解到图像识别，从流程自动化到决策支持，基于大模型的智能系统正逐步成为企业创新与个人效率提升的核心驱动力。在这一背景下，智能体（Agent）技术，尤其是以自然语言为交互界面的AI应用，展现出强大的适应能力和广泛的应用前景。
随着大模型基础能力的持续突破，开发门槛逐渐降低，但如何系统性地构建可靠、实用且可扩展的AI智能体，仍是众多开发者和企业面临的关键挑战。FastGPT作为一款领先的AI应用开发与集成平台，极大地简化了这一过程——它不仅提供了高效的模型调用与知识管理机制，还通过工作流、插件系统与外部工具集成，真正实现了AI技术与业务场景的深度融合。
本书源于笔者投身AI创业浪潮的亲身实践。在这段充满激情与探索的日子里，我和我的团队有幸为上百家企业提供了AI快速转型落地的工具和服务。从初创公司到大型集团，从制造业到金融服务业，我们见证了各行各业对AI技术的迫切需求，也深刻体会到许多开发者在实践中遇到的困惑与挑战。正是这些宝贵的实战体验，让我们认识到一本系统性的实战指南对于行业的重要性。
在不断解决实际业务难题的过程中，我们积累了丰富的第一手经验。这些经验不仅来自技术层面的探索，更来自对行业需求的深刻理解。我们看到很多企业拥有优质的数据和业务场景，却苦于缺乏将AI技术与业务结合的有效路径；我们也遇到许多开发者渴望快速入门，却被繁杂的技术细节所困扰。
正是这些亲身经历，促使我们决定编写这本书。我们不仅想要分享技术，更希望将实践中获得的洞察、方法和最佳实践呈现给读者。书中的每一个案例都经过真实项目的锤炼，每一处设计都经过反复验证，每一种解决方案都旨在解决实际业务问题。无论是刚刚踏入人工智能领域，对智能体技术充满好奇与探索欲望的初学者，还是已经在相关行业深耕多年，渴望借助先进开发平台突破现有业务瓶颈、开拓全新业务领域的专业人士，都能从本书中汲取到丰富的知识与宝贵的经验。

🚀一、玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体

本文送出的书籍是这本：

🔎1.编辑推荐

（1）作者是环界云计算公司及其合作伙伴公司的技术专家，在推动AI技术与业务结合方面专业且权威。（2）实战案例来自真实场景，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。（3）每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。（4）既适合AI初学者系统入门，也适用于具备一定经验的开发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。（5）资源配套非常齐全，包括作者答疑微信群、示例源文件、配图PDF文件、演示操作视频、PPT课件。发现问题直接在微信群找作者答疑解惑。

🔎2.内容简介

智能体（Agent）是大模型落地应用的重要方向，也是AI应用的一个重要方向。FastGPT是一个企业级AIAgent搭建平台，可以基于LLM大语言模型搭建AI知识库问答系统，提供开箱即用的AIAgent工具集及大模型调用等能力，并可通过可视化Workflow编排功能实现复杂的AI应用。《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》面向企业级AIAgent应用开发，由FastGPT官方认证技术专家和智能体生态伙伴联手打造。本书配套作者微信群答疑服务、案例文件、配图PDF文件、PPT课件等。《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》共分13章，内容包括认识FastGPT、大模型理论基础、FastGPT企业AI知识库、FastGPT工作流编排、MCP搭建FastGPT与外部应用的桥梁、飞书AI推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手。《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》适合所有想要快速学习使用FastGPT开发企业级AIAgent以及AI应用的读者，也适合高等院校或高职高专院校学习人工智能课程的学生。

🔎3.作者简介

李振强，环界云企业级Agent平台FastGPT总负责人。叶彦辛，智能体开发资深专家，解决方案架构师，AI布道师，国央企与高校AI培训专家，全国教学数字化大赛一等奖获得者，微软、阿里、AWS认证GenAl专家。杨道升，环界云企业级Agent平台FastGPT商务负责人。宋立桓，中国计算机协会人工智能专委会委员，微软最有价值专家MVP，腾讯云架构师技术同盟名人堂专家，互联网某头部企业资深架构师，多项人工智能专利的发明人。许宇鹏，环界云企业级Agent平台FastGPT项目实施负责人。

🔎4.目录

目 录
第 1 章 初识FastGPT 1
1.1 FastGPT简介 1
1.2 FastGPT的特点与优势 2
1.2.1 全格式兼容的数据处理能力 3
1.2.2 可视化工作流 3
1.2.3 高精度RAG检索 3
1.2.4 多模型兼容的开放生态 4
1.2.5 企业级安全与权限管理 4
1.2.6 全流程服务支持 4
1.3 FastGPT版本体系概览 5
1.3.1 各版本核心功能和适用场景 5
1.3.2 版本对比 7
1.3.3 版本选择建议 7
1.4 FastGPT部署与配置 8
1.4.1 准备工作 8
1.4.2 核心配置文件config.json 10
1.4.3 向量数据库的配置 10
1.4.4 配置Docker下载的镜像 12
1.4.5 使用Docker命令安装FastGPT 12
1.4.6 系统访问与登录 13
1.5 FastGPT模型管理 14
第 2 章 从大模型到AI Agent 21
2.1 什么是大模型 21
2.2 什么是token 22
2.3 什么是提示词 23
2.4 什么是Agent 24
2.5 Agent落地企业应用的要点 26
第 3 章 FastGPT企业知识库管理 30
3.1 为什么需要企业知识库 30
3.2 大模型微调真的有必要吗 30
3.2.1 微调是对模型通用能力的妥协 31
3.2.2 微调费用不便宜 31
3.2.3 微调不能实时更新知识 32
3.3 知识库的理论基础RAG 32
3.3.1 什么是RAG 32
3.3.2 RAG的基本架构 32
3.3.3 RAG的优势 34
3.4 FastGPT企业知识库介绍 34
3.4.1 FastGPT的存储结构 34
3.4.2 知识库搜索模式 35
3.5 使用知识库构建智能客服的示例 36
3.5.1 创建知识库 36
3.5.2 使用工作流构建知识库应用 40
3.5.3 基于知识库进行问答 43
3.6 企业知识库落地的优化思路 45
第 4 章 FastGPT工作流编排实战 47
4.1 FastGPT工作流核心理念 47
4.2 核心组件实操详解 54
4.2.1 搭建基础对话框架 54
4.2.2 接入知识库检索 55
4.2.3 搭建售后智能客服的示例 56
4.3 高级应用的发布方式 61
4.4 高级应用的测试与优化 62
第 5 章 MCP搭建FastGPT与外部应用的桥梁 64
5.1 MCP协议打破AI孤岛 64
5.1.1 MCP的优雅架构：Client与Server的完美协作 64
5.1.2 FastGPT的创新实践：让AI应用触手可及 64
5.2 使用FastGPT应用构建MCP服务 65
5.3 FastGPT集成MCP工具：构建AI生态系统 67
5.3.1 创建MCP工具集：一键导入外部能力 67
5.3.2 调试MCP工具：确保每个工具都能完美运行 68
5.3.3 AI模型调用：灵活选择调用方式 68
5.4 FastGPT构建MCP 服务的示例 70
5.4.1 搭建开发环境：在云端创建你的工作室 70
5.4.2 编写MCP服务代码：让AI学会数学运算 73
5.4.3 部署和测试：让你的MCP服务上线 76
5.4.4 在FastGPT中集成：见证奇迹的时刻 78
第 6 章 实战案例：飞书AI推送机器人 81
6.1 案例背景与整体思路 81
6.2 实现效果预览 82
6.3 前置准备工作 83
6.3.1 获取天气预报和新闻头条的AppKey 83
6.3.2 创建飞书群组并添加机器人 85
6.4 工作流搭建 87
6.4.1 系统配置 89
6.4.2 “历史上的今天”名句节点 94
6.4.3 天气预报分支 96
6.4.4 新闻热点分支 102
6.4.5 论文提取分支 113
6.4.6 整合并发送到飞书 119
6.5 运行预览测试 121
第 7 章 实战案例：智能客服 126
7.1 案例背景与整体思路 126
7.2 实现效果预览 128
7.3 创建产品知识库 128
7.4 工作流搭建 130
7.5 运行预览测试 135
第 8 章 实战案例：出游规划大师 138
8.1 案例背景与整体思路 138
8.2 实现效果预览 138
8.3 前置准备工作 140
8.3.1 获取Key 140
8.3.2 创建MCP工具 141
8.4 工作流搭建 143
8.4.1 系统配置 143
8.4.2 工具调用节点 144
8.4.3 MCP节点 149
8.5 运行预览测试 150
第 9 章 实战案例：招投标助手 153
9.1 案例背景与整体思路 153
9.2 实现效果预览 155
9.3 前置准备工作 155
9.3.1 应用图标 155
9.3.2 知识库内容 156
9.4 工作流搭建 157
9.4.1 系统配置 158
9.4.2 分流节点 159
9.4.3 信息分析分支 160
9.4.4 细则梳理与框架生成分支 162
9.4.5 知识库检索分支 169
9.4.6 回复整合部分 170
9.5 运行预览测试 171
第 10 章 实战案例：智能问数 175
10.1 案例背景与整体思路 175
10.2 实现效果预览 175
10.3 前置准备工作 178
10.3.1 初始化数据库 178
10.3.2 测试数据库连接工具 185
10.3.3 Chart-MCP工具集创建 186
10.4 工作流搭建 188
10.4.1 系统配置 188
10.4.2 问题分类－确保数据库安全 190
10.4.3 返回本轮SQL书写所需的数据表名 191
10.4.4 查询数据表字段 193
10.4.5 自然语言生成SQL语句 194
10.4.6 SQL执行并转成自然语言 195
10.4.7 根据SQL查询结果生成可视化图表 196
10.4.8 完整工作流截图 198
10.5 运行预览测试 199
10.5.1 基础查询 199
10.5.2 中级查询 201
10.5.3 高级查询 202
10.5.4 复杂分析查询 203
10.5.5 业务洞察查询 204
10.6 发布Agent 205
10.6.1 共享链接直连模式 205
10.6.2 嵌入式iframe集成模式 206
10.6.3 脚本化动态加载模式 208
10.6.4 静态密钥认证接口集成模式 209
10.7 总结 213
第 11 章 实战案例：HR智能招聘助手 215
11.1 案例背景与整体思路 215
11.2 实现效果预览 216
11.3 前置准备工作 218
11.3.1 应用图标 218
11.3.2 知识库内容 219
11.3.3 秘塔搜索API 221
11.4 工作流搭建 222
11.4.1 系统配置 224
11.4.2 分流节点 225
11.4.3 JD生成分支 226
11.4.4 简历筛选分支 228
11.4.5 模拟面试分支 230
11.5 运行预览测试 234
第 12 章 实战案例：Graphviz流程图工坊 238
12.1 案例背景与整体思路 238
12.2 实现效果预览 239
12.3 前置准备工作 240
12.3.1 获取应用图标 240
12.3.2 对话开场白美化排版 240
12.4 工作流搭建 241
12.4.1 系统配置 243
12.4.2 流程图节点 243
12.4.3 提示词说明 246
12.5 运行预览测试 247
第 13 章 案例实战：票据识别智能助手 250
13.1 案例背景与整体思路 250
13.2 前置准备工作 252
13.3 工作流搭建 255
13.4 运行预览测试 279

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