作者：苏哲
定价：99元
印次：1-1
ISBN：9787302727460
出版日期：2026.10.01
印刷日期：2026.09.30
图书责编：王金柱
图书分类：零售
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《从零开发AI Agent:基于大模型的智能体设计与实践》围绕从零开发AI Agent这一主线展开。《从零开发AI Agent:基于大模型的智能体设计与实践》共分为12章，从大模型应用形态讲起，逐步介绍Agent的概念、组成、类型与技术栈。在环境搭建部分，读者将完成Python开发环境、API Key、依赖管理和第一个Agent程序的编写；随后学习单智能体结构、Prompt设计、结构化输出、工具调用、RAG知识库、短期与长期记忆、工作流设计、多智能体协作以及自主智能体的基本实现方法。书中还介绍如何使用FastAPI封装Agent服务，并通过Docker进行单机部署。最后通过个人知识库Agent和多智能体自主调研系统两个综合项目，帮助读者将知识库构建、任务拆解、资料收集、分析写作与结果生成等整合为可运行的应用系统。 《从零开发AI Agent:基于大模型的智能体设计与实践》概念清晰，通俗易懂，代码可运行，案例可复用，适合智能体开发初学者、AI应用工程师、产品技术人员及希望从零构建Agent项目的读者阅读。
苏哲，博士，男，1990年生人，毕业于哈尔滨工业大学，现就职于某科技集团公司。主要研究方向为数学建模、数据分析、AI大模型与机器学习等工程应用问题。在国内外期刊发表学术论文十余篇，授权专利多项。
前 言 大模型的快速发展正在改变软件的使用方式。过去，用户需要通过菜单、按钮、表单和固定流程来操作软件；现在，用户可以直接用自然语言描述目标，由系统完成理解、生成、检索、工具调用和任务执行。AI Agent正是在这一背景下逐渐兴起的重要应用形态。 与普通聊天机器人相比，AI Agent并不只是回答问题；与传统辅助工具相比，它也不只是提供建议。一个可用的Agent通常需要具备目标理解、上下文管理、工具调用、知识检索、任务规划和结果生成等能力。它以大模型为核心，通过工具、记忆、知识库和工作流等模块，让大模型从“会对话”进一步走向“能执行”。 不过，对于初学者来说，AI Agent的学习并不轻松。一方面，相关概念不断涌现，如Prompt、Function Calling、RAG、Memory、Workflow、多智能体、自主智能体等；另一方面，许多资料要么偏理论，要么直接使用复杂框架，读者很难看清一个Agent应用从零到一的完整开发过程。本书的目的，就是帮助读者循序渐进地理解AI Agent的核心原理，并掌握可落地的开发方法。 本书以Python开发为基础，围绕“从零开发AI Agent”这一主线展开。本书首先介绍AI Agent的基本概念、组成结构和常见类型，帮助读者建立整体认识；随后从开发环境搭建开始，带领读者完成大模型调用、命令行聊天程序和最小Agent程序的编写。在此基础上，本书进一步讲解单智能体结构、Prompt设计、结构化输出、工具调用、RAG知识库、短期记忆与长期记忆、工作流设计、多智能体协作以及自主智能体的基本实现方式。 为了帮助读者将知识转化为实践能...
第 1 章 AI Agent概述 1
1.1 从大模型到AI Agent 1
1.1.1 大模型应用的基本形态 1
1.1.2 AI Agent的基本定义 3
1.1.3 AI Agent能解决哪些问题 4
1.2 AI Agent的基本组成 5
1.2.1 大模型：理解、生成与推理核心 5
1.2.2 工具：让Agent具备行动能力 6
1.2.3 记忆：保存上下文和历史信息 7
1.2.4 规划：把目标拆解成步骤 8
1.3 AI Agent的常见类型 9
1.3.1 单智能体 9
1.3.2 工具增强型智能体 10
1.3.3 知识库增强型智能体 10
1.3.4 多智能体与自主智能体 10
1.4 本书技术栈与运行环境说明 11
1.4.1 AI Agent开发技术栈速览 11
1.4.2 单机运行环境说明 21
1.5 本章小结 22
第 2 章 开发环境搭建与第一个Agent程序 23
2.1 开发环境准备 23
2.1.1 操作系统、终端与编辑器选择 23
2.1.2 Python版本与虚拟环境配置 25
2.1.3 pip、uv与依赖安装 26
2.1.4 API Key与环境变量配置 28
2.2 Python项目基础 30
2.2.1 项目目录结构 30
2.2.2 模块导入与配置文件 32
2.2.3 Pydantic数据模型、日志输出与异常处理 35
2.3 编写大模型调用程序 37
2.3.1 安装SDK并完成模型调... 查看详情
当下大模型技术飞速迭代，AI Agent已然成为人工智能落地应用的核心赛道，彻底打破了传统大模型“只能对话、无法执行”的局限，实现了从智能交互到自主任务处理的跨越式升级。但目前市面上多数AI Agent相关资料要么偏重晦涩理论、脱离工程实操，要么依赖复杂框架，让零基础开发者难以摸清底层逻辑、搭建完整项目体系。 《从零开发AI Agent:基于大模型的智能体设计与实践》精准适配初学者与工程实践者的学习痛点，打造了一套从零入门、循序渐进、可落地、可复用的AI Agent开发学习指南。 《从零开发AI Agent:基于大模型的智能体设计与实践》由资深技术专家倾力撰写，以“理论筑基+代码实操+项目落地”为核心脉络，完整覆盖AI Agent开发全技术栈。 全书12章内容层层递进，从大模型应用形态与智能体核心原理切入，手把手带领读者完成开发环境搭建、**Agent程序编写，逐步攻克Prompt设计、结构化输出、工具调用、RAG知识库、长短记忆机制、工作流设计、多智能体协作、自主智能体开发等核心技术要点。 相较于同类书籍，本书**的特色是零基础友好、全流程实操、高实用性落地。无须深厚的AI开发功底，只要具备基础Python编程能力，即可跟随书中步骤逐步学习。 书中所有代码示例均可直接运行、自由调试修改，配套案例覆盖学习助手、文档问答、报告生成、多智能体调研等高频实用场景，从单智能体开发到多智能体协同，从本地程序搭建到FastAPI服务封装、Docker容器化部署，完整复刻企业级AI Agent开发落地流程，帮助读者打通“技术学习—项目实战—工程部署”的全链路能力闭环。 为助力读者实现能力进阶，《从零开发AI Agent:基于大模型的智能体设计与实践》最后设置了两大综合实战项目，整合知识库构建、任务拆解、资料检索、智能分析、自动写作、结果生成等核心能力，指导读者搭建可直接上线运行的个人知识库Agent与多智能体自主调研系统，让读者真正实现从“懂原理”到“会开发、能落地”的蜕变。 全书讲解通俗易懂、体系完整、案例贴合实战，既适合Python开发者、AI应用工程师、技术产品人员从零系统学习AI Agent开发，也可作为AI从业者、技术爱好者、在校大学生夯实工程能力的参考用书。
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