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多智能体协同：基于大语言模型的工程实践与系统构建

📝 内容简介

本书分为四个部分。第一部分阐述Agent协同原理，包括大模型时代Agent协同的独特价值、基于自然语言的协同通信机制、MCP与A2A等新兴通信协议，以及任务规划、协商决策、协同优化等群落协同策略。第二部分聚焦系统构建方法，涵盖AutoGen、LangGraph、CrewAI等主流框架的实战应用，生产级系统的架构设计、Prompt工程、上下文管理与容错机制，以及规模化部署与性能优化策略。第三部分通过三个递进式案例——20个Agent的智能客服系统、50个Agent的智慧医疗平台、超过100个Agent的智慧城市系统——展示不同规模下的多智能体协同实践。第四部分讲解测试策略、版本管理、成本优化、安全合规等工程化保障措施。