从零构建AI Agent：大模型应用开发实践（80集视频课）
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正版全新
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作者:
陈光剑
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302717218
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出版时间:
2022-12
售价
￥
62.30
6.9折
定价
￥89.80
品相
全新
上书时间2026-07-05
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商品描述：
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【书 名】 从零构建AI Agent：大模型应用开发实践（80集视频课）
【书 号】 9787302717218
【出 版 社】 清华大学出版社
【作 者】 陈光剑
【出版日期】 2026-06-01
【开 本】 16开
【定 价】 89.80元
【编辑推荐】
本书立足作者多年研究与实践经验，精准填补AIAgent开发领域知识空白，以“基础概念?高级主题”为脉络，系统覆盖AIAgent开发全流程。章节设计兼顾理论阐述、代码实例与*佳实践，搭配实用注意事项，为读者搭建完整学习路径。适配AI研究人员、软件工程师、产品经理及AI爱好者、学生，助力其掌握AIAgent开发核心技能，夯实领域基础、开启创新之路。
【内容简介】
本书的编写基于作者多年的研究经验和实践心得，将从基础概念出发，逐步深入到高级主题，涵盖了从理论到实践的方方面面。每一章节都经过精心设计，既有理论阐述，又有代码实例，还包含了大量的*佳实践和注意事项，以确保读者能够全面掌握相关知识。本书旨在帮助读者掌握构建先进AIAgent的核心技能和知识，无论你是AI研究人员、软件工程师、产品经理，还是对AI技术感兴趣的学生或爱好者，本书都将为你提供宝贵的知识和实践指导，帮助你在AIAgent这个快速发展的领域中建立坚实的基础，并开启创新之路。
【目录】
目 录?第1章 AI Agent概述 ........................................................................................001?1.1 AI Agent 的定义 ........................................................................................................... 001?1.2 AI Agent 的核心特征 ................................................................................................... 002?1.3 核心组件与架构........................................................................................................... 003?1.3.1 核心组件 .......................................................................................................... 003?1.3.2 典型AI Agent架构模式 .................................................................................. 005?1.4 技术本质与能力边界................................................................................................... 006?1.4.1 Agent的能力分层 ............................................................................................ 006?1.4.2 系统架构对比 .................................................................................................. 007?1.5 代码示例讲解............................................................................................................... 007?1.5.1 示例1：一个基础对话 Agent 的实现 ............................................................ 007?1.5.2 示例2：展示Agentic AI的基本能力 .............................................................. 010?1.6 技术框架解析............................................................................................................... 017?1.7 应用场景....................................................................................................................... 019?1.8 核心价值....................................................................................................................... 021?1.9 典型案例....................................................................................................................... 023?1.10 本章小结..................................................................................................................... 032?第2章 LLM与提示工程基础 .............................................................................034?2.1 LLM 技术概览与选型指南 ......................................................................................... 034?2.1.1 LLM技术发展现状 ......................................................................................... 034?2.1.2 全球大模型生态 .............................................................................................. 035?2.1.3 LLM的能力与局限性 ..................................................................................... 040?2.1.4 LLM选型思路 ................................................................................................. 043?2.1.5 代码实践：LLM API接入的统一范式 ............................................................ 043?2.2 提示工程核心技术....................................................................................................... 046?2.2.1 基础提示设计与优化 ...................................................................................... 047?2.2.2 高级提示技术（思维链、自我反思） .............................................................. 048?2.2.3 提示模板设计与管理 ...................................................................................... 050?2.3 检索增强生成基础....................................................................................................... 051?2.3.1 RAG核心架构与工作原理 ............................................................................. 051?2.3.2 知识库构建与检索系统设计 .......................................................................... 054?2.3.3 RAG 系统的评估与优化：从“能用”到“好用”的必经之路 .................... 057?2.4 上下文工程：从“提示”到“程序”的范式飞跃.................................................... 060?2.4.1 定义：超越提示与检索的宏观学科 ............................................................... 060?2.4.2 核心隐喻：将 LLM 视为一个计算环境 ........................................................ 060?2.4.3 实践价值：降低认知负荷，解锁复杂任务 ................................................... 061?2.5 *新 LLM 技术的关键趋势 ........................................................................................ 061?2.5.1 推理模型的崛起 .............................................................................................. 062?2.5.2 多模态能力的普及 .......................................................................................... 063?2.5.3 专业化与领域特定模型 .................................................................................. 063?2.5.4 效率优化与小型模型 ...................................................................................... 064?2.6 RAG 技术的发展与创新 ............................................................................................. 065?2.6.1 传统RAG局限性的深入剖析 ......................................................................... 065?2.6.2 RAG范式的技术突破 ..................................................................................... 066?2.6.3 多模态RAG：文本与视觉知识的深度融合 .................................................. 067?2.6.4 未来展望：RAG智能体的自进化与工程愿景 ............................................... 068?2.7 本章小结....................................................................................................................... 069?第3章 AI Agent开发环境与工具链搭建 ........................................................... 070?3.1 开发环境搭建............................................................................................................... 070?3.1.1 Python环境配置与依赖管理 .......................................................................... 070?3.1.2 核心依赖介绍 .................................................................................................. 071?3.1.3 LLM API接入与密钥管理 .............................................................................. 079?3.1.4 开发框架 .......................................................................................................... 080?3.2 项目结构设计............................................................................................................... 084?3.2.1 模块化架构设计 .............................................................................................. 084?3.2.2 配置管理与环境变量 ...................................................................................... 086?3.2.3 版本控制与协作流程 ...................................................................................... 087?3.3 项目示例：一个完整的对话 Agent ............................................................................. 087?3.4 本章小结....................................................................................................................... 094?第4章 QuickChat：基于LangChain的对话式Agent入门项目 ........................ 095?4.1 项目需求与架构设计................................................................................................... 095?4.1.1 构建轻量级对话助手的功能需求分析 .......................................................... 095?4.1.2 基于LangChain的模块化架构设计 ............................................................... 096?4.1.3 RESTful API接口与数据流设计 .................................................................... 096?4.2 核心对话逻辑实现....................................................................................................... 097?4.2.1 对话系统核心组件 .......................................................................................... 097?4.2.2 会话管理实现 .................................................................................................. 099?4.3 思维链实现................................................................................................................... 105?4.3.1 功能概述 .......................................................................................................... 105?4.3.2 代码实现详解：构建具备结构化思考能力的对话引擎 ............................... 106?4.4 基于 Redis 的会话历史管理系统 ............................................................................... 112?4.4.1 功能概述 .......................................................................................................... 112?4.4.2 代码详解 .......................................................................................................... 112?4.4.3 运行测试 .......................................................................................................... 118?4.4.4 用户意图分类与输入预处理 .......................................................................... 122?4.4.5 轻量级会话状态持久化实现 .......................................................................... 122?4.5 本章小结....................................................................................................................... 123?第5章 ArxivExplorer：学术论文研究助手Agent ........................
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