大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了AI Agent智能体开发实践，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

1. 前言

  时代的演进 在人工智能技术飞速发展的今天，我们正见证着从“大模型涌现”向“应用落地”的关键跨越，而AI智能体（AI Agent）已无可争议地成为推动这一进程的核心引擎。如果说大语言模型赋予了机器理解与生成的“大脑”，那么智能体技术则为AI装上了感知环境的“眼睛”和执行任务的“双手”。它不再仅仅是一个被动的信息处理器，而是一个能够通过感知、规划、记忆和工具使用，自主与数字世界交互的“行动者”。

  应用场景的深化 智能体技术的崛起，正在深刻重塑软件的形态与人机协作的模式。无论是能够精准响应用户意图的虚拟助手，还是在企业内部优化流程的自动化决策系统，亦或是需要极高协同能力的复杂多智能体协作场景，智能体都在不断拓展AI的应用边界。它们不仅能够处理单一的指令，更能通过复杂的任务拆解与逻辑推理，解决现实世界中那些长链路、非确定性的棘手问题，让“人机共驾”的未来愿景逐步成为现实。

  现实的挑战与本书的初衷 然而，机遇与挑战往往并存。对于许多开发者和技术从业者而言，从传统的确定性编程转向基于概率的智能体开发，是一次思维上的巨大挑战。如何在模型幻觉中寻求稳定性的控制？如何设计高效的记忆机制与工具调度策略？如何系统性地理解智能体的核心原理，并掌握其从Demo到生产环境的开发方法，仍然是一个亟待攻克的课题。

2. 书籍推荐

  因此，像《AI Agent智能体开发实践》这样一本全面且系统地介绍智能体开发实践的书是非常必要的。本书正是基于这一痛点，试图剥开技术的层层迷雾，为读者构建一套从理论认知到工程实践的完整知识体系。

2.1 内容简介

  本书内容分为三大部分：基础与理论、开发与实践、优化与应用。

• 第1部分 基础与理论（第1~5章）

  （1）初识智能体：介绍智能体的定义、发展历程及典型应用场景。

  （2）Agent开发环境配置：讲解智能体开发环境的搭建。

  （3）智能体的关键技术：深入讨论自然语言处理（NLP）、知识图谱、强化学习等支撑技术。

  （4）提示工程：讲解如何设计高效提示（Prompt）以优化大模型输出。

  （5）RAG技术：详解检索增强生成的原理与实践，提升智能体的知识整合能力。

• 第2部分 开发与实践（第6~11章）

  （1）智能体开发平台与流程：介绍主流开发工具（如LangChain、MCP）及标准化开发流程。

  （2）框架实战：基于LangChain和MCP的智能体开发，涵盖问答机器人、多模态电商客服等案例。

  （3）关键技术实现：通过代码示例展示RAG、Qwen3-VL多模态等技术的集成方法。

• 第3部分 优化与应用（第12~16章）

  （1）性能优化与部署：提供智能体调试、性能提升及规模化部署的实用技巧。

  （2）多模态试驾预约系统：探索AI智能体在汽车行业的自动化服务实践。

  （3）多Agent客户服务系统：基于RAG构建高效客户服务自动化解决方案。

  （4）多Agent旅行规划助手：基于MCP与多Agent协作实现复杂的任务规划。

2.2 本书作者

  邓立国，东北大学计算机应用博士，广东工业大学副教授。主要研究方向为数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算。以第一作者发表学术论文30多篇（26篇EI），主编科研著作5部，主持科研课题10项，多次获得省校级科研优秀奖。著有图书《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》等。

2.3 本书目录

目    录

第 1 部分  基础与理论

第 1 章  初识智能体2

1.1  智能体是什么2

1.2  AI智能体的类型3

1.3  AI智能体的功能4

1.4  智能体核心组件6

1.5  智能体的发展历程9

1.6  智能体与大模型的关系9

1.7  AI智能体的应用场景10

1.8  本章小结12

第 2 章  Agent开发环境配置14

2.1  智能体开发环境安装14

2.1.1  Anaconda的下载与安装15

2.1.2  PyTorch的下载与安装16

2.1.3  PyCharm的安装与使用19

2.2  LLM的调用与使用20

2.2.1  ModelScope（魔搭社区）20

2.2.2  Qwen3的本地调用21

2.2.3  Qwen3的在线调用24

2.3  本章小结27

第 3 章  智能体的关键技术28

3.1  规划与推理28

3.1.1  CoT框架：分步推理28

3.1.2  ToT框架：多路径探索式推理31

3.1.3  ReAct框架：将Reasoning+Acting结合34

3.2  自适应学习38

3.2.1  在线微调：人类反馈强化学习38

3.2.2  参数高效微调：Adapter与Prefix-tuning43

3.3  多Agent协同52

3.3.1  角色分工：定义不同Agent的职能52

3.3.2  通信协议：基于自然语言或结构化消息56

3.3.3  竞争协调：拍卖机制或投票系统62

3.4  感知与理解技术73

3.4.1  多模态感知73

3.4.2  环境建模76

3.5  记忆与知识管理80

3.5.1  短期记忆80

3.5.2  长期记忆85

3.6  本章小结95

第 4 章  提示工程96

4.1  提示工程概述96

4.2  智能体基础架构98

4.3  提示设计方法101

4.3.1  零样本提示101

4.3.2  少样本提示105

4.3.3  思维链提示106

4.3.4  自洽性提示109

4.4  高级提示技术111

4.4.1  递归提示111

4.4.2  元提示114

4.4.3  多智能体协作提示116

4.4.4  工具增强提示122

4.5  评估与优化128

4.5.1  提示效果评估指标128

4.5.2  A/B测试方法133

4.5.3  自动优化技术140

4.5.4  对抗性提示防御145

4.6  本章小结149

第 5 章  RAG（检索增强生成）技术150

5.1  RAG基础概念150

5.1.1  RAG技术概述150

5.1.2  RAG架构组成151

5.1.3  RAG工作流程152

5.2  检索技术153

5.2.1  检索方法153

5.2.2  向量检索技术155

5.2.3  检索优化策略163

5.3  生成技术167

5.3.1  代码生成技术167

5.3.2  文本生成技术170

5.3.3  模板生成技术172

5.4  知识库构建与管理174

5.4.1  数据来源与预处理174

5.4.2  知识库更新策略179

5.4.3  多模态RAG182

5.5  RAG优化与评估185

5.5.1  评估指标185

5.5.2  端到端优化方法195

5.5.3  常见问题与解决方案201

5.6  本章小结214

第 2 部分  开发与实践

第 6 章  智能体开发平台简介216

6.1  开源平台216

6.1.1  LangChain216

6.1.2  AutoSpark217

6.1.3  AutoGPT217

6.1.4  Microsoft Autogen217

6.1.5  MetaGPT218

6.1.6  DSPy218

6.1.7  AgentVerse218

6.1.8  LlamaIndex218

6.1.9  Hugging Face Transformers Agents218

6.1.10  SuperAGI218

6.2  商业平台218

6.2.1  Dify219

6.2.2  LlamaIndex219

6.2.3  腾讯元器219

6.2.4  文心智能体平台（百度）219

6.2.5  星辰Agent（科大讯飞）220

6.2.6  扣子（Coze）220

6.2.7  阿里云AgentScope220

6.3  其他平台221

6.3.1  CrewAI221

6.3.2  MaxKB221

6.3.3  FastGPT221

6.3.4  HuggingFace AgentHub222

6.3.5  NVIDIA Omniverse Agent222

6.3.6  AutoGen222

6.4  本章小结223

第 7 章  智能体开发流程224

7.1  需求分析与规划224

7.2  设计与开发阶段管理225

7.3  测试与部署策略226

7.4  本章小结228

第 8 章  基于LangChain的智能体开发229

8.1  LangChain框架简介229

8.1.1  LangChain的框架架构229

8.1.2  LangChain的基本模块230

8.1.3  LangChain的基本应用场景232

8.2  LangChain框架的输入输出234

8.2.1  提示234

8.2.2  语言模型234

8.2.3  输出解析器235

8.3  LangChain框架的链和表达式语言236

8.3.1  LangChain框架中的链236

8.3.2  LangChain表达式语言237

8.3.3  LCEL中的RunnableLambda238

8.3.4  LCEL中的RunnableSequence238

8.3.5  LCEL中的RunnableParallel240

8.3.6  LCEL中的RunnablePassthrough242

8.3.7  LCEL中的RunnableBranch242

8.4  LangChain框架中的记忆243

8.4.1  记忆的概念243

8.4.2  BaseChatMessageHistory接口及其子类243

8.4.3  RunnableWithMessageHistory244

8.4.4  基于LangChain的聊天机器人245

8.5  LangChain框架中的检索增强生成246

8.5.1  检索增强生成介绍246

8.5.2  索引、检索和生成248

8.5.3  文档和文档加载器250

8.5.4  TextLoader、WebBaseLoader和pypdfLoader251

8.5.5  分割器和递归字符文本分割器252

8.5.6  嵌入模型252

8.5.7  向量存储库253

8.5.8  检索器254

8.6  LangChain框架中的智能体258

8.6.1  人工智能代理介绍258

8.6.2  LangChain中的AI Agent实现方式259

8.6.3  多智能体框架LangGraph介绍259

8.6.4  多智能体框架LangGraph中的图259

8.6.5  多智能体框架LangGraph中的状态260

8.6.6  多智能体框架图中的节点261

8.6.7  多智能体框架LangGraph中的边262

8.6.8  多智能体框架LangChain中的工具263

8.6.9  再审方法265

8.7  本章小结268

第 9 章  基于MCP的智能体开发269

9.1  MCP基本原理269

9.2  单机MCP服务器端搭建270

9.3  单机MCP服务端进阶实现与优化274

9.4  单机MCP客户端搭建283

9.5  MCP智能体开发案例287

9.6  本章小结288

第 10 章  基于RAG的问答智能体实战289

10.1  系统架构289

10.2  核心功能模块设计291

10.3  本地部署和云部署293

10.4  完整代码及运行结果293

10.5  本章小结300

第 11 章  多模态电商客服机器人实战301

11.1  系统架构301

11.2  核心功能模块设计302

11.3  完整代码及运行结果304

11.4  本章小结310

第 3 部分  优化与应用

第 12 章  智能体性能优化与调试技巧312

12.1  性能瓶颈分析方法312

12.2  调试工具与策略314

12.3  优化实践案例分享315

12.4  本章小结317

第 13 章  智能体部署与实施方法318

13.1  部署前的准备318

13.2  数据准备319

13.2.1  训练数据（部署前模型优化用）319

13.2.2  测试数据（部署后效果验证用）320

13.3  部署方案选择320

13.3.1  本地部署320

13.3.2  云端部署320

13.3.3  边缘设备321

13.3.4  嵌入式部署321

13.3.5  专项部署321

13.4  轻量化技术322

13.5  成本优化策略322

13.4.1  算力选型322

13.4.2  资源调度323

13.6  本章小结323

第 14 章  多模态试驾预约Agent实战324

14.1  系统概述324

14.2  系统架构325

14.3  核心功能模块设计327

14.4  核心技术路径分析331

14.5  AI试驾预约系统完整实现332

14.6  本章小结359

第 15 章  基于RAG的多Agent客户服务系统实战360

15.1  系统概述360

15.2  系统架构361

15.3  核心功能模块设计362

15.3.1  核心功能模块设计流程362

15.3.2  核心功能模块设计363

15.4  实现基于RAG的多Agent客户服务系统364

15.5  本章小结373

第 16 章  基于MCP的多Agent旅行规划助手实战374

16.1  系统概述374

16.2  系统架构374

16.3  项目结构375

16.4  系统的Agent组成376

16.4.1  用户需求分析Agent376

16.4.2  目的地推荐Agent384

16.4.3  行程规划Agent387

16.4.4  预算管理Agent389

16.4.5  预订协调Agent391

16.4.6  应急规划Agent393

16.5  关键技术实现396

16.5.1  通信机制396

16.5.2  多智能体协作规划算法399

16.5.3  冲突解决机制405

16.5.4  共享知识库存储历史决策和用户反馈406

16.6  旅行规划完整工作流程409

16.6.1  主程序调用（方案1：后端FastAPI实现）409

16.6.2  主程序调用（方案2：Qwen模型调用+Gradio界面）417

16.7  本章小结 432

2.4 适合读者

  本书不仅适合高校相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用，更是各类IT从业者的必备参考之作。最终希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

3. 购买链接

• jd官方购买链接为：AI Agent智能体开发实践。