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LangChain实现多步骤推理与任务自动化，并展示了智能体在复杂场景中的动态工具集成。

第4章介绍了LlamaIndex的架构与索引机制，讲解了如何将非结构化数据转换为智能体的知识库，并通过实时数据查询和响应提升系统的智能化水平。

第5章实践如何利用OpenAI的API快速搭建一个针对论文润色的智能体助手，并掌握快速迭代开发的能力。

第2部分（第6、7章）主要介绍智能体的初步开发应用，本部分通过两个实践案例展示了智能体的实际应用场景，包括出行订票智能体以及智能翻译及语言辅助智能体等。每个案例都提供了从需求分析、技术架构设计到具体实现过程的详细解读。这些案例展示了智能体如何通过LLM进行语言处理、用户行为预测和自动化任务执行，并分析了如何针对不同应用场景进行个性化优化。

第3部分（第8～12章）本部分致力于探索更复杂、更专业的智能体应用场景，通过不同领域的智能体开发示例，展示如何结合多种技术栈，将智能体的潜力最大化应用于实际业务中。读者将在本部分中接触到邮件处理、人才招聘、个性化推荐、写作助手和在线客服等多个高度实用的领域，并掌握从开发到部署的全流程技巧。本部分将带领读者挑战更具难度的智能体系统，实现从简单逻辑到复杂应用的过渡。

智能体技术的应用不仅推动了各行业的数字化升级，还为未来的技术发展提供了全新的思路。本书通过系统的理论分析与丰富的实践案例，致力于帮助智能体开发者、人工智能从业者和对智能体开发感兴趣的人员，以及相关专业的高校师生，掌握LLM驱动的智能体开发技术，并将其有效应用于实际场景。

资源下载

本书提供配套源码，读者用微信扫描下面的二维码即可获取。

如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可以发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为  “AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建”。

著    者

2025年1月