《智能体工程驱动AI Agent开发》围绕智能体工程这一主线，系统阐述智能体从范式演进到工程化落地的完整路径，并结合实战案例，帮助读者掌握智能体工程驱动AI Agent开发的方法。《智能体工程驱动AI Agent开发》配套源码、PPT课件、读者交流微信群，所有代码经过测试均运行无误。 《智能体工程驱动AI Agent开发》共分13章，内容包括智能体工程概述、Agent环境安装与大模型基础使用、初识智能体（Qwen与Anthropic互通）、京韵导览Agent开发、从提示词工程到上下文工程、初识上下文工程与子智能体、智能体的自进化与优化重整合、智能体的心跳机制、北京豆汁文化体验智能体开发、智能体中的计划清单、博物馆导览助手开发、自进化Skill详解与自进化实战、自进化中医诊疗智能体开发。 《智能体工程驱动AI Agent开发》采用循序渐进的讲解方式，示例丰富、案例完整，既适合智能体开发初学者、大模型应用开发人员、AI应用开发工程师与研发人员、对智能体工程原理感兴趣的读者、AI业务系统开发者与产品经理，也可作为高等院校或高职高专院校人工智能、智能体工程相关课程的教学参考书。

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》《AI Agent智能体与MCP开发实践：基于Qwen3大模型》《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》《深入探索Mamba模型架构与应用》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》。

前 言 当大语言模型从“会聊天”走向“会做事”，智能体（Agent）时代正式开启。与传统对话模型不同，智能体能够自主规划、调用工具、感知环境并持续行动，成为连接大模型与真实业务世界的桥梁。掌握智能体的工程化开发能力，正成为人工智能开发者最核心、最迫切的需求。 然而，现实中开发一个稳定、可靠、可持续进化的智能体，远非“拼凑API”那么简单。它涉及模型生态的协同、上下文的精细治理、记忆的长期维护、任务的多步分解，以及智能体自我约束与自我进化的机制设计。这些工程化难题，恰恰是大多数入门资料所忽略的，也正是本书重点解答的内容。 为此，本书以智能体工程为核心方法论，独创性地打通Qwen与Anthropic两大生态，构建“双引擎”智能体开发框架。全书沿着“提示词工程（Prompt Engineering）→上下文工程（Context Engineering）→驾驭工程（Harness Engineering）”的技术主线层层递进，将工具调用、子智能体、记忆系统、自进化、Skill、心跳机制、计划清单等关键能力拆解为一个个可复用的工程组件，并以北京京韵导览、豆汁文化、博物馆、中医诊疗等充满中国传统文化气息的实战案例，带领读者亲手打造真正“能思考、会记忆、可进化”的智能体。 无论你是刚刚迈入大模型应用领域的初学者，还是希望将智能体真正落地到业务中的开发者和工程师，本书都将为你提供一套完整、可复现、可扩展的实战指南。希望本书能帮助你跨越从“调用大模型”到“驾驭智能体”的关键一步。 本书目的 随着大语言模型能力的飞速提升，智能体已成为人工智能应用落地的核心载体，而如何工程化地构建...