"《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。第2部分 （第6、7章）聚焦于智能体的浅度开发，通过订票系统和智能翻译智能体等实例，展示如何将理论知识应用于实际项目。第3部分（第8～12章）深入探索智能体的高级开发技巧。其中，第8～10章通过邮件处理、面试助手、个性化推送等案例，展现智能体在实际应用中的强大功能；第11、12章则基于这些应用进行拓展，结合多种部署方案，进一步拓宽读者的视野，使其能够全面掌握智能体的多样化应用场景。 《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》不仅适合智能体开发人员、人工智能从业者和AI技术爱好者阅读，还可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。"

凌峰，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、训练加速、数据驱动算法开发等方面有深刻见解，参与并主导多项相关科研项目。

前 言 随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（Large Language Models，LLM）正在成为智能体构建的核心驱动力，推动各行业实现自动化与智能化变革。这些基于LLM的智能体不仅具备出色的自然语言处理能力，还能通过多轮对话、知识推理和任务自动化来高效应对复杂任务。在金融、医疗、教育和客户服务等领域，智能体展现出了强大的适应能力，正在重塑传统的业务流程与人机交互方式。 本书旨在全面解析大语言模型驱动的智能体系统，帮助开发者和企业掌握智能体的技术原理和实践应用。 本书内容 本书分为3部分，共12章，从理论基础到实践案例，系统地讲解智能体的开发流程与技术实现。 第1部分（第1～5章）讲解了智能体的基本工作原理及其开发所需的工具链，涵盖智能体的定义、类型及其与大语言模型的关系，分析了智能体对未来技术生态的影响。 第1章对智能体的定义、构成和类型进行了深入分析，探讨了LLM如何与智能体无缝结合，从而赋予其语言理解和生成的能力。本章还分析了智能体在未来技术生态中的战略地位及其在推动数字化转型中的重要作用。 第2章围绕智能体的技术框架展开，剖析了智能体系统的感知、决策、执行三层结构，重点介绍了上下文管理和记忆模块在复杂任务处理中的应用。本章还阐明了智能体与RESTful API、向量数据库的集成方案，帮助系统实现数据实时获取与高效语义检索。此外，本章还介绍了ReAct、Hugging Face和LangChain等技术栈在智能体开发中的关键作用，为读者提供了系统的工具和平台选择指南。第3章与第4章聚焦于具体开发框架的应用。 第3章深入探讨了如何使用Lang...