AI Agent开发实战：从基础原理到企业级应用

书籍简介

《AI Agent开发实战：从基础原理到企业级应用》是一本面向企业技术团队管理者与AI开发者的实战型AI Agent开发指南。全书以案例驱动为核心，结合作者10余年架构与管理实战经验，系统讲解AI Agent的基础原理、开发模式与企业级落地技术，覆盖ReAct、Plan-and-Execute、RAG、多模态等主流Agent类型，并深度整合LangChain、LlamaIndex、LangGraph、AutoGen、OpenAI Swarm等全栈工具链，提供可复用代码与最佳实践。书中案例代码已开源至GitHub，读者可结合抖音、B站“郑天民”账号获取更多技术交流内容，真正实现“即学即用、落地见效”。

本书采用“基础→实现→应用”的三层逻辑架构，分三篇八章循序渐进，从概念入门到企业级项目落地，完整覆盖AI Agent开发全流程，兼顾理论深度与实战性。

1. AI Agent基础篇（第1-2章）：搭建认知与技术底座

本篇章聚焦AI Agent的核心概念与基础开发能力，帮助读者建立系统认知并完成“从零到一”的实践。

• 第1章系统解析AI Agent的定义、应用场景与关键技术（规划、记忆、工具、行动），对比原生LLM、LangChain、LangGraph、LlamaIndex等主流开发框架的特性与适用场景，明确Agent开发的技术选型逻辑。

• 第2章以OpenAI LLM为核心，手把手演示“集成OpenAI API→理解函数调用→从零构建并执行Agent”的完整流程，同时引入OpenAI Swarm框架，通过案例解析其开发模式，为后续复杂Agent开发打下基础。

2. AI Agent实现篇（第3-5章）：掌握多类型Agent开发技术

本篇章针对不同功能定位的Agent，拆解技术细节与实现路径，结合主流框架提供可落地的开发方案。

• 第3章聚焦通用型Agent：解析ReAct架构（基于LlamaIndex、LangChain两种框架实现）与Plan-and-Execute架构（基于LangChain实现），解决“通用场景下Agent的决策与执行逻辑”问题。

• 第4章深耕知识型Agent：引入Agentic RAG技术，讲解文档处理、向量数据库集成、检索增强等核心环节，分别基于LangChain构建基础知识型Agent、基于LlamaIndex构建多级知识型Agent，满足“需结合私有知识的Agent开发”需求。

• 第5章拓展多模态Agent：介绍图像处理、语音处理基础技术，基于LangChain实现多模态功能集成，并通过完整案例解析“Agent与多模态技术的交互流程”，覆盖图像、语音类业务场景。

3. AI Agent应用篇（第6-8章）：落地企业级项目与多Agent系统

本篇章从企业实际需求出发，聚焦工程化技术与复杂场景解决方案，帮助读者将Agent技术转化为业务价值。

• 第6章讲解企业级Agent工程化技术：涵盖私有化部署（Ollama）、运行监控（LangSmith）、链路跟踪（Phoenix）、Web可视化（Streamlit）、开放Web API、数据持久化等关键环节，解决“Agent项目稳定运行与运维”问题。

• 第7-8章聚焦多Agent系统开发：解析多Agent协作模式，通过三大实战案例落地——基于LlamaIndex构建健康管理多Agent系统、基于AutoGen构建客户洞察多Agent系统、基于LangChain构建智能报告多Agent系统，详细拆解“复杂场景下多Agent的设计、开发与验证”全流程。

图书目录

• 前言

• AI Agent基础篇

• 第1章　AI Agent开发模式

• 1.1　认识AI Agent

• 1.1.1　Agent的定义

• 1.1.2　Agent的应用场景

• 1.2　集成LLM

• 1.2.1　LLM的技术体系

• 1.2.2　LLM与提示工程

• 1.3　Agent关键技术

• 1.3.1　规划

• 1.3.2　记忆

• 1.3.3　工具

• 1.3.4　行动

• 1.4　Agent的实现类型

• 1.4.1　通用型Agent

• 1.4.2　知识型Agent

• 1.4.3　多模态Agent

• 1.4.4　多Agent系统

• 1.5　Agent开发工具和框架

• 1.5.1　原生LLM

• 1.5.2　LangChain和LangGraph

• 1.5.3　LlamaIndex和工作流

• 1.5.4　多Agent框架

• 1.6　本章小结

• 第2章　LLM和Agent

• 2.1　集成OpenAI LLM

• 2.1.1　引入OpenAI LLM

• 2.1.2　集成OpenAI API

• 2.1.3　理解函数调用

• 2.2　基于OpenAI LLM从零构建并执行Agent

• 2.2.1　构建Agent

• 2.2.2　执行Agent

• 2.3　基于OpenAI Swarm构建Agent

• 2.3.1　OpenAI Swarm开发模式

• 2.3.2　OpenAI Swarm案例解析

• 2.4　本章小结

• AI Agent实现篇

• 第3章　通用型Agent

• 3.1　ReAct Agent

• 3.1.1　ReAct架构解析

• 3.1.2　基于LlamaIndex构建ReAct Agent

• 3.1.3　基于LangChain构建ReAct Agent

• 3.2　Plan-and-Execute Agent

• 3.2.1　Plan-and-Execute架构解析

• 3.2.2　基于LangChain实现Plan-and-Execute Agent

• 3.3　本章小结

• 第4章　知识型Agent

• 4.1　引入Agentic RAG

• 4.1.1　RAG应用开发流程

• 4.1.2　实现Agentic RAG架构

• 4.2　基于LangChain构建知识型Agent

• 4.2.1　处理文档

• 4.2.2　集成向量数据库

• 4.2.3　增强检索功能

• 4.2.4　整合ReAct Agent

• 4.3　基于LlamaIndex构建多级知识型Agent

• 4.3.1　文档处理和检索

• 4.3.2　实现两层文档处理Agent

• 4.4　本章小结

• 第5章　多模态Agent

• 5.1　引入多模态技术

• 5.1.1　图像处理技术基础

• 5.1.2　语音处理技术基础

• 5.2　基于LangChain实现多模态

• 5.2.1　实现图像处理

• 5.2.2　实现语音处理

• 5.3　多模态Agent案例分析

• 5.3.1　构建Agent

• 5.3.2　实现交互流程

• 5.4　本章小结

• AI Agent应用篇

• 第6章　企业级Agent工程化技术

• 6.1　Agent工程化技术栈

• 6.2　Agent运行时管理

• 6.2.1　基于Ollama实现私有化部署

• 6.2.2　基于LangSmith实现运行监控

• 6.2.3　基于Phoenix实现链路跟踪

• 6.3　Agent可视化交互

• 6.3.1　使用Streamlit构建Web应用

• 6.3.2　Agent可视化案例解析

• 6.4　Agent外围技术

• 6.4.1　开放Web API

• 6.4.2　集成数据持久化

• 6.5　本章小结

• 第7章　多Agent系统

• 7.1　多Agent系统的实战基础

• 7.1.1　多Agent系统的构建模式

• 7.1.2　多Agent协作模式

• 7.2　基于LlamaIndex构建多Agent系统

• 7.2.1　工作流和LlamaIndex

• 7.2.2　健康管理的多Agent系统案例分析

• 7.3　基于AutoGen构建多Agent系统

• 7.3.1　AutoGen的工作原理

• 7.3.2　AutoGen的核心组件

• 7.3.3　客户洞察的多Agent系统案例分析

• 7.4　本章小结

• 第8章　多Agent系统的实战案例

• 8.1　多Agent智能报告案例分析

• 8.1.1　案例系统的场景分析

• 8.1.2　案例系统的架构设计

• 8.2　基于LangGraph构建多Agent系统

• 8.2.1　LangGraph的开发模式

• 8.2.2　LangGraph的高级特性

• 8.3　多Agent智能报告案例实现

• 8.3.1　构建工具

• 8.3.2　创建Agent和节点

• 8.3.3　定义StateGraph

• 8.4　多Agent智能报告案例演示

• 8.4.1　系统运行和验证

• 8.4.2　系统监控和跟踪

• 8.5　本章小结

适合人群

本书精准匹配三类核心读者，覆盖“决策、开发、架构”不同角色需求：

• 企业技术团队管理者：需推动AI Agent技术落地的技术负责人，可通过本书了解Agent技术体系、工程化要点与实战案例，快速制定团队技术选型与项目落地计划。

• AI开发者与技术人员：具备基础编程能力（如Python），需开发Agent应用的工程师（含初级开发者与资深工程师），可通过案例代码与框架解析，掌握从基础Agent到多Agent系统的开发能力。

• 系统架构师：熟悉传统企业级应用设计，需将AI Agent与业务架构融合的架构师，可通过本书理解Agent技术与业务场景的结合逻辑，设计符合企业需求的Agent系统架构。

推荐理由

1. 案例驱动，即学即用：全书每个技术点均配套实战案例，提供可直接复用的代码（已开源），避免“理论与实践脱节”，读者可跟着案例完成从“看懂”到“会用”的跨越。

2. 全栈工具链覆盖：深度整合当前主流Agent开发框架（LangChain、LlamaIndex、LangGraph等），详解框架特性与适用场景，帮助读者快速掌握工具选型与集成方法，无需额外查找框架资料。

3. 实战经验背书：作者拥有10+年架构与管理经验，主导过跨境电商、医疗健康等领域大型RAG/AI Agent项目，内容聚焦“企业真实痛点”（如私有化部署、监控运维），而非纯理论讲解。

4. 企业级落地导向：从基础开发到工程化运维，再到多Agent系统实战，完整覆盖企业级项目全生命周期，解决“小demo能跑、企业项目难落地”的核心问题。

5. 资源支持完善：案例代码开源、作者账号（抖音/B站“郑天民”）提供技术交流渠道，读者可获取持续的技术支持，及时解决开发过程中的问题。

总结

《AI Agent开发实战：从基础原理到企业级应用》是一本“接地气、能落地”的AI Agent实战指南。它既解决了初级开发者“入门无门”的问题，也满足了资深工程师与管理者“企业级落地”的需求，通过“基础-实现-应用”的分层逻辑与丰富案例，搭建起“理论认知→技术掌握→业务落地”的完整桥梁。无论是想快速上手Agent开发，还是推动团队技术升级，本书都是极具价值的参考资料，配合开源代码与作者技术交流渠道，能让读者真正将AI Agent技术转化为实际业务价值。