多智能体协同：基于大语言模型的工程实践与系统构建
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正版全新
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作者:
周?缦?
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出版社:
电子工业出版社
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ISBN:
9787121523427
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ISBN:
9787121523427
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出版时间:
2022-12
售价
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52.87
5.3折
定价
￥99.00
品相
全新
上书时间2026-06-03
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商品描述：
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【书 名】 多智能体协同：基于大语言模型的工程实践与系统构建
【书 号】 9787121523427
【出 版 社】 电子工业出版社
【作 者】 周?缦?
【出版日期】 2025-12-01
【定 价】 99.00元
【内容简介】
本书是一本系统讲解基于大语言模型的多智能体协同技术的工程实践指南。全书以“原理―方法―应用―保障”为主线，深入剖析AI智能体群落的设计理念、协同机制与工程实现。 全书分为四个部分。第*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。
【目录】
第1章 大模型时代的Agent群落导论1
1.1 大模型驱动的Agent革命1
1.1.1 从ChatGPT到Agent：智能的新形态1
1.1.2 LLM驱动Agent区别于传统Agent的核心能力2
1.1.3 为什么单Agent不够用4
1.1.4 Agent群落：下一个范式转变5
1.2 Agent协同的独特价值6
1.2.1 专业化分工：不同Agent扮演不同角色7
1.2.2 认知协同：通过对话达成复杂推理8
1.2.3 知识互补：整合多源信息的能力9
1.2.4 容错性：多Agent带来的鲁棒性10
1.3 当前技术现状：AI编排与协同趋势12
1.3.1 AI编排器成为企业AI系统的骨干12
1.3.2 主流多Agent框架生态概览13
1.3.3 技术发展路线图15
1.4 本章小结17
第2章 Agent的协同通信机制18
2.1 基于自然语言的Agent协同18
2.1.1 从协议到对话：协同范式的转变18
2.1.2 Prompt链：Agent间的对话设计19
2.1.3 上下文管理：保持对话连贯性21
2.1.4 角色定义：通过System Prompt塑造Agent22
2.2 Agent的协同模式23
2.2.1 顺序协同：任务接力模式24
2.2.2 并行协同：多Agent同时工作25
2.2.3 层次协同：Manager-Worker模式27
2.2.4 竞争协同：多Agent方案竞选28
2.3 新兴Agent通信协议29
2.3.1 MCP（模型上下文协议）：Agent与工具的标准接口30
2.3.2 A2A（Agent2Agent协议）：跨Agent通信标准32
2.3.3 ACP（Agent通信协议）：IBM的开放互操作方案33
2.3.4 协议选择与混合应用策略34
2.4 本章小结35
第3章 基于LLM的Agent群落协同策略37
3.1 Agent的任务规划与分配37
3.1.1 零样本任务分解：让LLM自动拆分任务37
3.1.2 能力感知分配：基于Agent能力描述的智能匹配40
3.1.3 动态重规划：执行中的计划调整42
3.1.4 失败恢复：通过对话纠正错误44
3.2 Agent的协商与决策45
3.2.1 多轮对话协商：模拟人类讨论过程45
3.2.2 投票与评分：利用LLM的判断能力47
3.2.3 论据生成与辩论：让Agent互相说服49
3.2.4 裁判机制：引入中立Agent仲裁50
3.3 Agent的协同优化与演化52
3.3.1 基于反馈的Prompt自动优化52
3.3.2 Agent群体的协同学习机制54
3.3.3 对话策略的A/B测试与选择55
3.3.4 失败案例的自动分析与改进56
3.4 本章小结58
第4章 AI大模型协同框架应用59
4.1 AutoGen框架协同机制59
4.1.1 AutoGen v0.4架构与Actor模型59
4.1.2 Agent角色系统与异步消息传递61
4.1.3 跨语言协同（Python与.NET）62
4.1.4 AutoGen Studio低代码编排实践64
4.2 LangGraph状态流转机制65
4.2.1 图状态机核心实现65
4.2.2 条件分支与循环控制67
4.2.3 检查点与状态持久化69
4.2.4 人机协同工作流开发71
4.3 CrewAI与其他框架协作机制73
4.3.1 CrewAI角色定义与任务委派74
4.3.2 MetaGPT软件开发自动化实现76
4.3.3 Pydantic AI类型安全Agent开发78
4.3.4 OpenAI Agents SDK快速构建实践80
4.4 快速上手：搭建第*个协同Agent团队82
4.4.1 环境准备与多模型API配置82
4.4.2 设计三个基础Agent角色84
4.4.3 实现Agent间的对话协同86
4.4.4 运行效果展示与常见问题89
4.5 本章小结90
第5章 生产级Agent协同系统设计91
5.1 Agent协同系统的架构设计91
5.1.1 从业务需求到Agent角色的映射方法91
5.1.2 Agent协作关系图的设计模式93
5.1.3 基于LLM的Agent能力边界定义95
5.1.4 协同系统的模块化与可扩展性设计96
5.2 Prompt工程与Agent人格设计98
5.2.1 System Prompt的结构化设计方法99
5.2.2 Agent间对话协议的设计与优化101
5.2.3 动态Prompt调整与个性化定制103
5.2.4 多语言与跨文化Agent的适配策略105
5.3 上下文管理与记忆系统106
5.3.1 对话历史的压缩与摘要技术107
5.3.2 向量数据库在Agent记忆中的应用109
5.3.3 Agent间的共享记忆与知识同步111
5.3.4 记忆遗忘机制与隐私保护112
5.4 容错与恢复机制114
5.4.1 AI幻觉的检测与纠正机制114
5.4.2 Agent失效的检测与自动恢复116
5.4.3 级联错误的预防与隔离118
5.4.4 人机协同的介入机制设计120
5.5 本章小结121
第6章 Agent协同的规模化与优化122
6.1 Agent的分层管理架构122
6.1.1 Manager-Worker模式的实现122
6.1.2 多层次Agent组织结构设计125
6.1.3 动态团队组建与解散机制126
6.1.4 跨团队协作与资源共享128
6.2 并发协同与资源管理130
6.2.1 LLM API的并发调用优化130
6.2.2 Token使用的成本优化策略132
6.2.3 多模型协同与负载均衡134
6.2.4 资源预算管理与配额分配137
6.3 Agent群落的动态管理138
6.3.1 基于任务复杂度的Agent动态召唤138
6.3.2 Agent专长的动态发现与组队141
6.3.3 对话轮次的智能控制与优化142
6.3.4 Agent记忆的选择性继承与传递144
6.4 性能监控与调优146
6.4.1 Agent性能指标体系设计147
6.4.2 多Agent协同中的效率瓶颈分析148
6.4.3 Prompt优化与模型微调策略150
6.4.4 缓存策略与响应加速技术151
6.5 实践案例：8个Agent的任务协同系统153
6.5.1 案例背景：多Agent协作撰写研究报告153
6.5.2 基于对话的任务分解与分配实现155
6.5.3 多轮对话协同的完整流程演示157
6.5.4 协同效果评估与优化建议160
6.6 本章小结161
第7章 智能客服系统：20个Agent的自然语言协同163
7.1 基于LLM的客服Agent架构设计163
7.1.1 客服场景的Agent角色定义与Prompt设计163
7.1.2 基于语义理解的智能路由机制166
7.1.3 多Agent并行处理与结果融合168
7.2 任务流转、冲突消解与效果优化169
7.2.1 基于对话的任务交接与上下文压缩169
7.2.2 Agent回答不一致的检测与仲裁172
7.2.3 对话质量评估与协同模式优化173
7.3 本章小结175
第8章 智慧医疗平台：50个Agent的知识协作网络177
8.1 医疗场景的Agent专业化设计177
8.1.1 多科室Agent的医学知识Prompt工程177
8.1.2 症状标准化与医学知识图谱应用179
8.1.3 基于临床路径的Agent协作流程182
8.2 多学科会诊、急诊协同与安全合规184
8.2.1 病例呈现、诊断论证与方案协同制定185
8.2.2 急诊场景的实时协作与资源调配188
8.2.3 循证验证、隐私保护与人机协同决策191
8.3 本章小结192
第9章 智慧城市系统：100+Agent的大规模群体智能194
9.1 城市级Agent系统的分层架构194
9.1.1 “市级―区级―节点”三层Agent体系设计194
9.1.2 跨层级指令传递与局部自治机制196
9.1.3 城市知识图谱的共享与更新199
9.2 交通、AIoT协同与大规模性能优化202
9.2.1 交通Agent实时协商与事故响应202
9.2.2 数字孪生与边缘计算Agent协作204
9.2.3 Agent分组、缓存策略与优雅降级207
9.3 本章小结209
第10章 Agent协同系统的测试与运维210
10.1 Agent的测试策略210
10.1.1 对话测试框架与协同场景模拟210
10.1.2 基于LLM的自动化测试与回归验证213
10.1.3 Prompt变更的回归测试与兼容性验证215
10.2 Prompt版本管理与成本优化216
10.2.1 Prompt版本控制与A/B测试框架216
10.2.2 Token消耗监控与成本优化策略219
10.2.3 多模型协同的成本效益分析221
10.3 安全合规与运维保障223
10.3.1 提示注入防御与敏感信息保护223
10.3.2 对话日志分析与知识持续更新225
10.3.3 LLM API故障处理与服务降级226
10.4 本章小结231
附录 术语表232
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开播时间：09月02日 10:30
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