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AI Agent开发实战：从基础原理到企业级应用

📝 内容简介

本书分为三篇。AI Agent基础篇：介绍AI Agent的基本概念和开发模式，引出AI Agent的技术体系和实现方式，并以最常见的OpenAI LLM为例，演示从零构建一个AI Agent的过程，提供OpenAI Swarm框架的使用方式和案例。AI Agent实现篇：介绍AI Agent的典型实现模式，包括通用型的ReAct Agent和Plan-and-Execute Agent、集成RAG技术的知识型Agent，以及整合图像和音频处理技术的多模态Agent，并在实现过程中引入LangChain和LlamaIndex这些常用框架。AI Agent应用篇：从实际需求出发，全面介绍构建企业级AI Agent应用所需的各项工程化技术；同时，引入多Agent系统应对复杂场景，并采用LlamaIndex、AutoGen、LangGraph等主流框架完成多个实战案例，从而详细阐述多Agent系统的设计开发过程以及相应的技术组件和实现技巧。