AI Agent開發(fā)與應(yīng)用：基于大模型的智能體構(gòu)建

目    錄
第 1 部分  初窺智能體
第 1 章  何為智能體 3
1.1  智能體的定義與構(gòu)成 3
1.1.1  智能體的基本概念與特點 3
1.1.2  智能體的核心組件與架構(gòu) 4
1.1.3  智能體的開發(fā)流程與實施方法 6
1.1.4  智能體在實際應(yīng)用中的運行模式 9
1.2  智能體與大語言模型的關(guān)系 9
1.2.1  大語言模型如何賦能智能體 9
1.2.2  智能體與大語言模型的集成方式 10
1.2.3  大語言模型如何提升智能體的用戶體驗 10
1.2.4  大語言模型的局限性與智能體的應(yīng)對策略 11
1.3  智能體的類型與應(yīng)用領(lǐng)域 11
1.3.1  按功能分類的智能體類型 11
1.3.2  智能體在不同領(lǐng)域中的典型應(yīng)用 13
1.3.3  多智能體系統(tǒng)與分布式任務(wù)執(zhí)行 13
1.4  本章小結(jié) 14
1.5  思考題 14
第 2 章  大模型驅(qū)動的Agent技術(shù)框架 16
2.1  大語言模型（LLM）在智能體中的核心作用 16
2.1.1  LLM的自然語言理解與生成能力 16
2.1.2  LLM賦能智能體的知識推理能力 17
2.1.3  持續(xù)學(xué)習(xí)與動態(tài)更新的智能體構(gòu)建 18
2.1.4  多語言支持與跨文化交互的實現(xiàn) 21
2.2  Agent技術(shù)框架的結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵模塊 22
2.2.1  感知、決策、執(zhí)行：Agent的三層結(jié)構(gòu)解析 22
2.2.2  上下文管理與記憶模塊的集成設(shè)計 22
2.3  智能體與API、向量數(shù)據(jù)庫的無縫集成 24
2.3.1  智能體與RESTful API的集成方法 24
2.3.2  向量數(shù)據(jù)庫在語義檢索中的作用 25
2.4  常見框架與開發(fā)者平臺：ReAct、Hugging Face和LangChain 28
2.4.1  ReAct框架的核心思想與應(yīng)用場景 29
2.4.2  Hugging Face平臺與模型管理 29
2.4.3  LangChain在復(fù)雜任務(wù)中的應(yīng)用 31
2.5  本章小結(jié) 32
2.6  思考題 32
第 3 章  用LangChain打造全能智能體 33
3.1  LangChain的核心組件與功能介紹 33
3.1.1  鏈式邏輯與任務(wù)分解機制 33
3.1.2  數(shù)據(jù)流管理與上下文傳遞 37
3.1.3  集成LLM進行推理與生成 38
3.1.4  回調(diào)與實時監(jiān)控功能 38
3.2  使用LangChain實現(xiàn)多步驟推理和任務(wù)自動化 40
3.2.1  任務(wù)分解與模塊化設(shè)計 40
3.2.2  條件推理與決策鏈條構(gòu)建 43
3.2.3  任務(wù)自動化與觸發(fā)機制 43
3.2.4  任務(wù)鏈的優(yōu)化與性能提升 45
3.3  如何集成外部數(shù)據(jù)源與工具 48
3.3.1  集成數(shù)據(jù)庫與向量存儲 49
3.3.2  API調(diào)用與外部系統(tǒng)集成 50
3.3.3  文件與文檔處理模塊的集成 51
3.3.4  物聯(lián)網(wǎng)與邊緣設(shè)備的集成方案 51
3.4  構(gòu)建具備記憶能力的對話系統(tǒng) 52
3.4.1  短期記憶與上下文管理的實現(xiàn) 52
3.4.2  長期記憶模塊的設(shè)計與實現(xiàn) 53
3.4.3  多輪對話系統(tǒng)中的記憶優(yōu)化 54
3.4.4  應(yīng)對復(fù)雜對話場景中的挑戰(zhàn) 55
3.5  基于LangChain構(gòu)建一個智能體模型 56
3.6  本章小結(jié) 60
3.7  思考題 60
第 4 章  LlamaIndex賦能智能體應(yīng)用 61
4.1  LlamaIndex的架構(gòu)與索引機制解析 61
4.1.1  數(shù)據(jù)索引的基本原理與關(guān)鍵算法 61
4.1.2  支持高效查詢的倒排索引設(shè)計 63
4.1.3  LlamaIndex與向量數(shù)據(jù)庫的集成方案 65
4.2  如何將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為智能體知識庫 66
4.2.1  文本解析與自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用 67
4.2.2  數(shù)據(jù)清洗與格式標準化流程設(shè)計 67
4.2.3  通過LlamaIndex與LangChain的無縫集成實現(xiàn)知識庫構(gòu)建 68
4.3  實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)查詢與響應(yīng) 69
4.3.1  實時查詢管道的設(shè)計與優(yōu)化 69
4.3.2  緩存機制與查詢性能的提升策略 70
4.3.3  在LlamaIndex中實現(xiàn)多模態(tài)查詢 71
4.3.4  與API和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的動態(tài)數(shù)據(jù)對接 71
4.4  本章小結(jié) 77
4.5  思考題 77
第 5 章  快速上手智能體開發(fā) 78
5.1  智能體開發(fā)的一般流程 78
5.1.1  需求分析與功能設(shè)計 78
5.1.2  系統(tǒng)架構(gòu)與模塊劃分 79
5.1.3  開發(fā)與測試的迭代流程 79
5.2  開發(fā)初體驗：利用GPT在線快速開發(fā)智能體 80
5.2.1  利用GPT在線開發(fā)智能體 80
5.2.2  初步體驗：旅行出游智能體 84
5.2.3  發(fā)布與測試智能體原型 86
5.3  智能體初步應(yīng)用：論文潤色專家 87
5.3.1  論文潤色的基本流程 88
5.3.2  配置智能體詳細信息以完成智能體開發(fā) 89
5.4  本章小結(jié) 95
5.5  思考題 95
第 2 部分  智能體基礎(chǔ)應(yīng)用開發(fā)
第 6 章  貼身管家：出行訂票智能體 99
6.1  探索智能體：讓代碼思考起來 99
6.1.1  解析LangChain與ReAct的核心思想 99
6.1.2  智能體如何簡化出行訂票流程 103
6.2  從0到1：你的第一位出行助手 104
6.2.1  搭建開發(fā)環(huán)境：bi備工具與環(huán)境配置詳解 104
6.2.2  智能體核心模塊解析：代碼實現(xiàn)與邏輯設(shè)計 108
6.3  本章小結(jié) 120
6.4  思考題 121
第 7 章  智能翻譯系統(tǒng)的開發(fā)與部署 122
7.1  需求分析與設(shè)計規(guī)劃 122
7.1.1  用戶需求與目標定義 122
7.1.2  多語言支持與術(shù)語一致性設(shè)計 123
7.1.3  輸入輸出格式與核心模塊規(guī)劃 125
7.2  核心邏輯與代碼原理：多語言模型與翻譯算法詳解 127
7.2.1  多語言模型的調(diào)用與上下文保持 128
7.2.2  翻譯優(yōu)化與錯誤處理機制 130
7.2.3  Prompt設(shè)計與多輪交互實現(xiàn) 131
7.3  代碼實現(xiàn)與智能體集成：從開發(fā)到部署的全流程 133
7.3.1  開發(fā)環(huán)境配置與API集成 134
7.3.2  翻譯系統(tǒng)的代碼實現(xiàn)與模塊測試 135
7.3.3  智能翻譯系統(tǒng)的部署與優(yōu)化 144
7.4  本章小結(jié) 149
7.5  思考題 150
第 3 部分  智能體深度開發(fā)
第 8 章  秒回郵件：智能郵件助理 153
8.1  需求分析：郵件助手的核心功能與用戶痛點 153
8.1.1  任務(wù)分類與優(yōu)先級排序的需求分析 153
8.1.2  用戶需求的多樣化與場景適應(yīng)性設(shè)計 154
8.2  實現(xiàn)多任務(wù)郵件管理的技術(shù)架構(gòu) 157
8.2.1  異步任務(wù)隊列與高并發(fā)處理架構(gòu)設(shè)計 157
8.2.2  郵件分類與存儲結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計 158
8.2.3  API接口與郵件服務(wù)器的無縫集成設(shè)計 160
8.2.4  多用戶管理與權(quán)限控制的實現(xiàn)架構(gòu) 161
8.3  集成LLM處理自然語言郵件回復(fù) 163
8.3.1  LLM在多輪對話中的語境保持 163
8.3.2  個性化與情感分析在郵件回復(fù)中的應(yīng)用 163
8.3.3  模板化與自定義語句生成的實現(xiàn)設(shè)計 164
8.3.4  錯誤處理與異常情況的回復(fù)策略 167
8.4  個性化優(yōu)化：學(xué)習(xí)用戶風(fēng)格的郵件寫作 168
8.4.1  用戶行為追蹤與語言模型的訓(xùn)練優(yōu)化 168
8.4.2  自適應(yīng)個性化郵件模板的設(shè)計與實現(xiàn) 170
8.5  本章小結(jié) 176
8.6  思考題 176
第 9 章  未來招聘官：智能面試助手 178
9.1  面向招聘的需求分析與系統(tǒng)設(shè)計 178
9.1.1  招聘流程的模塊化拆解與系統(tǒng)目標設(shè)定 178
9.1.2  系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與任務(wù)調(diào)度策略 179
9.1.3  用戶管理與權(quán)限控制機制的實現(xiàn) 181
9.2  NLP在簡歷解析與匹配中的應(yīng)用 184
9.2.1  簡歷解析算法與文本結(jié)構(gòu)化處理 184
9.2.2  崗位需求分析與簡歷的精準匹配 189
9.3  面試中的情感與行為分析 191
9.4  自動化評估與生成候選人的評價報告 194
9.5  本章小結(jié) 198
9.6  思考題 198
第 10 章  個性化推送：智能推薦系統(tǒng) 200
10.1  推薦系統(tǒng)的需求分析與數(shù)據(jù)來源 200
10.1.1  用戶行為數(shù)據(jù)的采集與分析策略 200
10.1.2  推薦系統(tǒng)中的特征工程與數(shù)據(jù)標注 202
10.2  協(xié)同過濾與內(nèi)容推薦算法的應(yīng)用 205
10.2.1  基于用戶和物品的協(xié)同過濾算法 206
10.2.2  基于內(nèi)容的推薦算法實現(xiàn) 210
10.2.3  混合推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 211
10.2.4  算法優(yōu)化與模型訓(xùn)練 217
10.3  本章小結(jié) 220
10.4  思考題 220
第 11 章  專業(yè)撰稿人：智能寫作助手 222
11.1  需求分析與功能設(shè)計 222
11.1.1  內(nèi)容生成的應(yīng)用場景與需求挖掘 222
11.1.2  多語言支持與語義校準的必要性 224
11.1.3  個性化寫作與用戶偏好定制 227
11.2  模塊設(shè)計與核心算法：搭建智能寫作系統(tǒng)的邏輯框架 230
11.2.1  內(nèi)容生成與續(xù)寫算法的實現(xiàn)原理 230
11.2.2  多輪交互與上下文保持策略 233
11.3  代碼實現(xiàn)與系統(tǒng)部署 237
11.3.1  智能寫作系統(tǒng)的核心代碼實現(xiàn) 237
11.3.2  API集成與功能擴展方案 240
11.3.3  系統(tǒng)部署與性能優(yōu)化 243
11.4  本章小結(jié) 246
11.5  思考題 247
第 12 章  電商好幫手：智能在線客服 248
12.1  用戶需求與功能設(shè)計 248
12.1.1  電商平臺用戶的主要需求與痛點分析 248
12.1.2  智能客服的核心功能規(guī)劃與模塊設(shè)計 249
12.1.3  用戶交互方式與多渠道集成方案 252
12.2  核心算法與自然語言處理：智能客服的技術(shù)架構(gòu) 255
12.2.1  意圖識別與對話管理：智能客服的基礎(chǔ)邏輯 256
12.2.2  多輪對話與上下文保持：實現(xiàn)連貫的用戶交互 260
12.2.3  算法與工具選型：自然語言處理與推薦系統(tǒng)的集成 263
12.3  從代碼實現(xiàn)到系統(tǒng)部署：打造可擴展的智能客服智能體 266
12.3.1  核心代碼實現(xiàn)與模塊集成 267
12.3.2  系統(tǒng)測試與性能優(yōu)化策略 270
12.3.3  系統(tǒng)部署與優(yōu)化：將智能客服智能體投入實際應(yīng)用 273
12.4  本章小結(jié) 277
12.5  思考題 277