"《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。第2部分 （第6、7章）聚焦于智能体的浅度开发，通过订票系统和智能翻译智能体等实例，展示如何将理论知识应用于实际项目。第3部分（第8～12章）深入探索智能体的高级开发技巧。其中，第8～10章通过邮件处理、面试助手、个性化推送等案例，展现智能体在实际应用中的强大功能；第11、12章则基于这些应用进行拓展，结合多种部署方案，进一步拓宽读者的视野，使其能够全面掌握智能体的多样化应用场景。 《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》不仅适合智能体开发人员、人工智能从业者和AI技术爱好者阅读，还可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。"

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这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

"本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。 全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。 本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。 "

"随着人工智能技术的蓬勃发展，大语言模型与智能体技术正引领着新一轮的技术革新。《AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型》聚焦于智能体技术前沿领域，系统阐述AI Agent智能体开发的技术栈及其示例，并剖析5个大型智能体项目案例，帮助读者深入掌握智能体开发方法。《AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型》配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信技术交流群，所有代码经过测试，均能正确运行。 《AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型》共分16章，内容包括从大语言模型到智能体的演进、Agent开发环境配置、基于陪伴Agent的大模型微调、在线Qwen3大模型的基本使用、RAG与提示工程、Agent架构设计、多Agent跨境电商智能客服实战、多Agent协作的原生A2A协议详解、MCP协议与应用详解、云上MCP服务的部署与使用、高德地图MCP服务智能调用实战、构建个性化的arXiv科研论文MCP服务实战、基于gradio的云上MCP服务发布、基于MCP的旅游规划智能体开发实战、多智能体框架LangGraph与聊天助手实战、基于LangGraph的高品质住宅投研智能体开发实战。 《AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型》既适合智能体开发初学者、智能体开发人员、大模型应用开发人员、行业大模型智能体解决方案提供商，也适合高等院校或高职高专院校智能体开发课程的学生。"

"智能体（Agent）是大模型落地应用的重要方向，也是AI应用的一个重要风口。为了让更多非技术出身的读者能够理解Agent，能够零基础开发AI应用，我们选择火山引擎的扣子智能体开发平台来设计开发自己的Agent。《扣子开发AI Agent智能体应用》配套提示词文件、PPT课件、190分钟教学视频、全书配图PDF文件、字节跳动生态伙伴高手微信群答疑服务。 《扣子开发AI Agent智能体应用》共分16章，内容包括智能体概述、扣子AI应用开发平台介绍、扣子插件和卡片、扣子工作流详解、基于大模型的企业知识库、提示词编写和优化、扣子数据库实战、图文混合的爆火推文生成器、看图学英语助手、抖音文案提取与仿写助手、智能室内设计师、企业营销宣传海报自动生成器、智能客服、自动生成 PPT的智能办公助手、新闻视频自动生成器和多Agent模式开发旅游助手等。 《扣子开发AI Agent智能体应用》适合所有想要快速学习使用扣子开发智能体，以及对AIGC感兴趣的读者，也适合高等院校或高职高专院校学习智能体课程的学生。"

本书聚焦 AIGC 与智能体编程开发实战，围绕开源大模型与API调用展开。本书分为10章，从基础理论到实际开发，全面讲解基于开源大模型与Serverless API的智能应用开发。第1~3章介绍Serverless API、大模型应用架构和开发环境搭建；第 4~6 章以流行的开源模型（如DeepSeek、Stable Diffusion、Whisper 等）为基础，逐步指导读者掌握文本生成、图像生成、语音处理的 API 开发技能；第 7、8 章深入多模态应用开发，如视频生成与跨模态交互；第9、10 章讲述 AI Agent、检索增强生成（RAG）与微调技术的高阶实践，以及企业案例与未来趋势。 本书以实战为核心，案例丰富、通俗易懂，适合对 AIGC 与智能体编程开发感兴趣，具备基础编程知识的开发者、创业者以及技术爱好者快速上手并应用于实际工作或教学中。

"《AI Agent开发：零基础构建复合智能体》聚焦于基于大语言模型（LLM）构建智能体系统的全面解析。内容包括：LLM的核心原理、Agent的内部架构组成、LangChain与LangGraph框架、RAG检索增强生成机制、MCP上下文通信协议、A2A多智能体协作协议以及扣子低代码平台等一系列关键技术要点。书中配备了大量翔实的案例与实战项目，引领读者逐步精通从模型调用直至系统集成的全流程操作，并详细阐释如何将诸如Qwen 3.0、DeepSeek-V1这类通用语言模型与外部工具进行深度整合，从而打造出拥有记忆功能、自主推理能力、任务分解技巧以及多轮交互特性的先进智能体系统。此外，《AI Agent开发：零基础构建复合智能体》还贴心提供了配套的教学视频和示例源码，助力读者更加高效地学习本书知识。 《AI Agent开发：零基础构建复合智能体》兼具内容的深入浅出、案例的丰富多元以及技术的前沿先进性，无论是渴望踏入LLM应用开发领域的初学者，还是致力于探索Agent开发的工程实践者，亦或是负责搭建企业AI平台的技术负责人，都能从中受益。"

本书系统讲解MCP的技术原理与应用实战。首先从MCP的基础知识入手，详细讲解MCP的起源与发展、架构、核心组件（资源、工具、提示模板）、支持的传输类型和安全机制等，并通过与API、Agent、Function Calling、A2A 协议l等的对比，体现其标准化优势。然后讲解如何安装与搭建MCP服务器，并以Node.js和Python双栈为例，手把手搭建MCP服务器与MCP客户端，演示如何将MCP集成到Claude Desktop、Cursor IDE等主流AI平台中。最后讲解了多个实战案例，涵盖浏览器自动化、命令行与Shell、版本控制、数据库交互、数据分析与可视化、云平台服务集成、通信与协作及娱乐休闲等多个应用场景。本书还同时深入探讨了权限管理、沙箱隔离等安全机制，帮助读者快速掌握MCP，实现大模型与业务系统的无缝对接，推动大模型从"知识库”跨越式发展为"智能助手”。