前    言

在人工智能技术飞速发展的今天，AI智能体（AI Agent）已成为推动AI技术落地的重要技术之一。无论是虚拟助手、自动化决策系统，还是复杂的多智能体协作场景，智能体技术都在不断拓展AI的应用边界。然而，对于许多开发者和技术从业者而言，如何系统性地理解智能体的核心原理，并掌握其开发方法，仍然是一个具有挑战性的课题。

本书旨在为读者提供一条从理论到实践的清晰路径。我们首先介绍智能体的基本概念和发展脉络，帮助读者建立完整的知识框架；随后深入探讨智能体的核心技术，包括感知、推理、决策和学习等关键模块，并结合主流开发工具与平台，详细讲解智能体的设计与实现方法。最后，本书通过电商、汽车、客服、旅游等领域的实际案例，展示智能体技术如何解决现实问题，为读者提供可借鉴的实践经验。我们希望通过系统的知识梳理和实战案例，帮助读者真正掌握AI智能体技术的精髓，并能在实际项目中灵活运用。

本书特色

（1）内容全面：涵盖技术框架、核心方法、开发工具、实战案例及优化部署等全流程，从开发到部署，提供“端到端”的实践指导。

（2）理论结合实战：结合前沿技术与行业场景，提供可复用的开发模板。

（3）案例驱动：覆盖问答系统、电商、汽车服务、客服、旅行规划等典型应用，配套完整可运行的案例代码。

（4）聚焦热点技术：深入解析RAG、MCP、架构、开发流程、部署、多Agent协作等热门方向。

本书内容

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。

配套资料下载

本书配套示例源码、PPT课件、读者技术交流微信群服务，读者使用自己的微信扫描右侧的二维码即可获取。如果在阅读过程中发现问题或有任何建议，请使用下载资源中提供的相关微信进行联系。

本书适合的读者

?AI Agent智能体开发初学者。

?AI Agent智能体开发人员。

?AI Agent智能体架构师。

?大模型应用开发人员。

?行业AI应用解决方案提供商。

?学习人工智能大模型相关课程的学生。

作者与鸣谢

本书作者为邓立国与邓淇文。本书的顺利出版离不开清华大学出版社老师们的帮助，在此表示感谢。

著者

2025年10月