新书速览|AI智能体应用开发-北京尧图网络

四大博导联袂创作构建全维度的智能体开发知识体系实战五类垂直场景智能体应用本书内容《AI智能体应用开发》系统梳理AI智能体应用开发的全链条知识体系详解智能体开发流程涉及的核心理论、关键技术、工程方法、落地流程、实用工具与行业实战案例为开发者搭建从基础理论到产业实践的完整桥梁助力解决技术落地中的架构设计、能力构建、场景适配等核心难题推动AI智能体在工业、科研、政务、金融、服务等领域的规模化落地应用配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。《AI智能体应用开发》共分16章内容包括四大板块介绍智能体基础概念第1章详解智能体感知、记忆、知识、情感、推理、工具、协同等关键能力第2~8章揭示智能体开发流程、应用参考架构、应用设计模式等工程技术第9~11章剖析深度研究、数据分析、数据科学、决策优化、机器视觉等5类垂直场景智能体的完整开发过程第12~16章。《AI智能体应用开发》既适合智能体初学者、智能体开发工程师、AI应用研发人员、行业智能化解决方案提供商也适合高等院校或高职高专院校人工智能、软件工程、计算机等相关专业的师生以及关注智能体技术发展与产业应用的行业从业者。本书作者鲍亮西安电子科技大学教授、博导。中国计算机学会高级会员。研究方向为大模型应用和AI智能体技术。崔江涛西安邮电大学副校长二级教授、博导国家级高层次人才中国计算机学会杰出会员享受国务院政府特殊津贴。长期从事数据库内核、复杂数据管理领域的研究与开发工作。李倩西安交通大学教授、博导。研究方向为人工智能与数字经济、公司金融、金融科技等。范涛中国煤炭科工集团研究员、首席科学家、博导。中国地球物理学会隧道与地下工程专委会委员。研究方向为AI地球物理反演和地质垂直大模型应用技术。本书读者·智能体初学者·智能体开发工程师·AI应用研发人员·行业智能化解决方案提供商·关注智能体技术发展与产业应用的行业从业者·高等院校或高职高专院校智能体开发课程的学生本书目录向上滑动阅览目录第1章智能体基础 11.1 智能体基础 11.1.1 智能体的核心定义与本质 11.1.2 智能体与传统程序的核心差异 21.1.3 智能体的核心构成要素 31.2 智能体发展历史 41.2.1 奠基期符号主义主导的理论萌芽 41.2.2 黄金期连接主义推动的学习革命 51.2.3 复兴期深度学习加持的能力跃升 61.2.4 爆发期大模型驱动的实用化浪潮 61.3 智能体的特点 71.3.1 自主性 71.3.2 适应性 81.3.3 学习能力 91.3.4 交互性 101.4 智能体应用的挑战 101.4.1 技术瓶颈 101.4.2 伦理与安全困境 111.4.3 开发生态与经济难题 111.5 本章小结 121.6 参考文献 13第2章智能体感知能力 152.1 智能体感知能力概述 152.2 文档感知任务定义与分类 162.2.1 文档输入类型 162.2.2 文档预处理的核心任务 162.2.3 文档预处理的输出类型 212.3 主流文档预处理工具 212.3.1 MinerU 212.3.2 PaddleOCR 232.3.3 PP-StructureV3 232.3.4 MonkeyOCR-1.5 252.3.5 DeepSeek-OCR 252.3.6 主流框架对比 262.4 智能体的其他模态感知能力 272.4.1 音频感知 272.4.2 图片感知 292.4.3 视频感知 302.5 本章小结 332.6 参考文献 33第3章智能体记忆能力 353.1 记忆能力的定义与内涵 353.1.1 记忆的形式化定义 363.1.2 记忆与上下文窗口的关系 373.1.3 多模态记忆表征与对齐 383.2 记忆支撑与技术演进 393.2.1 记忆对智能体能力的系统性支撑 393.2.2 主流技术范式 403.2.3 研究挑战从“有记忆”到“好记忆” 423.3 智能体三层记忆参考框架 423.3.1 第一层感知记忆 423.3.2 第二层工作记忆 443.3.3 第三层长期记忆 453.3.4 动态调度机制 473.3.5 工程化示例从Hello World到生产级 473.4 开源框架、工具与评估指标 503.4.1 记忆编排与管理框架 503.4.2 混合存储基础设施 503.4.3 记忆能力的评估指标 513.5 本章小结 513.6 参考文献 52第4章智能体知识能力 544.1 知识的定义与内涵 544.1.1 知识分层 554.1.2 知识类型 564.1.3 知识表示 574.2 知识管理 594.2.1 知识注入与检索 604.2.2 非结构化数据的知识工程 614.2.3 结构化数据的知识工程 624.2.4 知识治理与质量评估 634.3 知识赋能 654.3.1 知识即感知 654.3.2 知识即思考 664.3.3 知识即能力 674.4 开源技术栈选型 684.4.1 知识存储与检索引擎 684.4.2 知识编排与RAG框架 694.5 参考文献 71第5章智能体情感能力 735.1 能力定义 735.1.1 情感理解与共情 745.1.2 意图推断与心理理论ToM 755.1.3 社会适应与分寸 765.1.4 心智加持下的用户体验变化 765.2 如何为智能体提供支撑 775.2.1 心智情绪计算闭环从输入到行动 775.2.2 表示与公式让情绪成为可计算信号 775.2.3 推理与决策快思考与慢思考 805.2.4 用户模型与ToM让系统读懂“言外之意” 805.2.5 记忆系统让相处跨越时间 815.2.6 反思机制把事故变成经验 815.2.7 表达控制让策略被听见 825.3 研究现状与趋势 835.3.1 斯坦福虚拟小镇 835.3.2 价值对齐与“宪法AI” 845.3.3 多模态共情的挑战 855.3.4 从“会聊天”到“会相处”长期一致性成为核心指标 855.3.5 评价体系缺位我们如何知道“情感能力变强了” 865.3.6 现实落地的风险心智越强越要克制 865.4 开源软件与工具实践形态与代表项目 865.5 本章小结 885.6 参考文献 89第6章智能体推理能力 916.1 推理的计算本质 916.1.1 概率拟合与逻辑涌现 926.1.2 快慢思考与双重架构 936.1.3 物理约束与信息边界 956.2 推理范式的演进 966.2.1 符号主义与规则推理 976.2.2 联结主义与概率预测 986.2.3 提示工程与逻辑涌现 986.2.4 自主智能与动态决策 986.3 推理增强的核心路径 996.3.1 推理时计算扩展 996.3.2 训练时能力内化 1026.4 开发框架与工具链 1036.4.1 推理编排与图架构 1046.4.2 群体智能与协作 1046.4.3 声明式提示编程 1056.4.4 评估体系与可观测性 1066.5 本章小结 1066.6 参考文献 107第7章智能体工具能力 1107.1 工具能力的定义与作用 1107.1.1 工具能力的概念 1107.1.2 工具能力在智能体中的地位 1117.1.3 工具能力与智能体智能水平的关系 1127.2 工具调用的核心机制 1127.2.1 可调度能力 1137.2.2 决策与选择机制 1137.2.3 风险控制 1147.3 工具类型与能力框架 1147.3.1 数据库 1147.3.2 数值计算 1177.3.3 代码执行 1177.4 工具能力实现体系 1187.4.1 工具描述协议 1197.4.2 IO格式设计与工具调用流程 1207.4.3 异常处理 1247.4.4 实现一个LangChain-Like Agent的最小原型 1247.4.5 揭秘服务器端 1307.5 其他工具生态 1327.5.1 MCP 1337.5.2 Claude Skills 1347.6 参考文献 134第8章多智能体协同 1378.1 多智能体协同的内涵与价值 1378.1.1 核心概念 1378.1.2 协同的核心价值与驱动力 1408.1.3 核心协同场景 1438.2 多智能体协同的能力支撑体系 1468.2.1 协同架构模式设计 1468.2.2 关键支撑技术 1488.2.3 主流协同策略与实现路径 1518.3 多智能体协同的研究现状与前沿 1548.3.1 学术研究前沿方向 1548.3.2 业界应用探索 1568.4 开源软件与工具 1598.5 本章小结 1618.6 参考文献 162第9章智能体应用开发流程 1649.1 从面向对象到面向智能体 1649.1.1 复杂度的挑战与抽象的跃迁 1659.1.2 面向智能体设计的兴起 1679.2 问题定义与范围划定 1699.2.1 痛点识别与价值主张 1709.2.2 用户画像与核心场景识别 1709.2.3 MVP边界与可行性定义 1719.3 调研与探索 1719.3.1 前沿技术综述与选型 1719.3.2 关键技术原型验证 1729.3.3 领域知识工程 1739.4 系统设计与架构规划 1749.4.1 智能体角色定义 1749.4.2 协同机制与状态流转设计 1759.4.3 记忆与知识体系设计 1769.5 开发与实现 1769.5.1 提示词工程 1779.5.2 工具封装与调用 1779.5.3 知识库 1799.6 测试、评估与迭代优化 1799.6.1 建立行为评估体系 1799.6.2 系统化行为测试方法 1799.6.3 数据驱动的迭代闭环 1809.7 部署与持续运营 1809.7.1 部署策略 1809.7.2 持续运营 1819.8 本章小结 1829.9 参考文献 182第10章智能体应用参考架构 18510.1 整体架构介绍 18510.2 用户交互层 18610.2.1 插件集成 18610.2.2 命令行接口调用 18710.2.3 Web界面 18710.3 Agent调度层 18810.3.1 主循环引擎 18810.3.2 异步消息队列 18910.3.3 会话流生成器 19110.3.4 消息压缩器 19110.4 工具执行与管理层介绍 19210.4.1 工具引擎 19210.4.2 并发控制 19310.4.3 权限验证 19410.4.4 可拓展工具生态系统 19410.5 存储与持久化层 19510.5.1 短期记忆 19610.5.2 中期记忆 19610.5.3 长期记忆 19710.6 本章小结 19710.6 参考文献 198第11章智能体应用设计模式 19911.1 概述 19911.2 流程与控制 20011.2.1 提示链 20011.2.2 路由 20211.2.3 并行化 20311.3 增强与优化 20411.3.1 反思 20411.3.2 规划 20611.3.3 学习与适应 20711.3.4 目标设定与监控 20811.3.5 探索与发现 20911.4 交互与协作 21011.4.1 人机协作 21011.4.2 多智能体协作 21111.5 稳健性与安全 21311.5.1 异常处理与恢复 21311.5.2 优先级调度 21311.5.3 安全护栏 21411.5.4 评估与监控 21511.6 本章小结 21611.7 参考文献 217第12章深度研究智能体 21912.1 需求分析 21912.2 系统架构 22012.2.1 系统功能模块 22012.2.2 系统架构设计 22112.3 关键技术 22212.3.1 用户意图澄清 22212.3.2 研究状态建模 22312.3.3 研究子任务派遣 22412.4 系统实现 22512.4.1 主智能体 22512.4.2 研究子智能体 23712.5 本章小结 24212.6 参考文献 243第13章数据分析智能体 24413.1 需求分析 24413.2 系统架构 24513.2.1 业务架构 24513.2.2 技术架构 24813.3 关键技术 25013.3.1 提示词工程 25013.3.2 模式连接 25313.3.3 代码生成与优化 25413.3.4 高级数据分析能力 25613.3.5 安全性和可扩展性 25713.4 系统实现 25913.4.1 NL2SQL数据库问答系统实现案例 25913.4.2 NL2Code Excel电子表格问答系统实现案例 26613.5 本章小结 27313.6 参考文献 273第14章数据科学智能体 27614.1 需求分析 27614.2 多智能体协同的能力支撑体系 27614.3 系统架构 27814.3.1 技术架构 27814.3.2 业务架构 28014.4 关键技术 28214.4.1 大模型智能体协同框架 28214.4.2 大模型利用数据科学工具 28314.4.3 开放场景下的评估与基准体系 28414.5 系统实现 28514.5.1 理论阐述 28514.5.2 案例分析 29314.6 本章小结 31314.7 参考文献 313第15章决策优化智能体 31615.1 需求分析 31615.2 系统架构 31715.2.1 系统功能模块 31715.2.2 系统架构设计 31915.3 关键技术 32015.3.1 决策优化领域知识图谱构建技术 32015.3.2 基于有向无环图DAG的异构智能体编排技术 32115.3.3 基于抽象语法树AST的约束代码生成技术 32215.3.4 约束流模板化映射技术 32315.3.5 基于沙箱的代码自修复与验证技术 32415.3.6 基于问题特征学习的自适应算法选择技术 32415.3.7 求解结果的可解释性分析与归因技术 32515.4 系统实现 32615.4.1 领域知识图谱的存储与检索实现 32615.4.2 异构智能体工作流LangGraph的实现 32815.4.3 抽象语法树AST构建器的实现 33015.4.4 约束模板库与RAG检索的实现 33315.4.5 基于沙箱的代码自修复与验证实现 33615.4.6 自适应算法选择实现 34015.4.7 求解结果可解释性实现 34315.5 本章小结 34615.6 参考文献 346第16章机器视觉智能体 34716.1 需求分析 34816.1.1 用户需求与使用场景 34816.1.2 系统功能需求 34916.2 系统架构 35016.2.1 系统模块组成 35016.2.2 模块间的信息流与交互方式 35216.2.3 系统运行流程 35316.3 关键技术 35316.3.1 任务理解与系统规划关键技术 35316.3.2 数据与标注关键技术 35816.3.3 模型选择与训练流水线关键技术 36416.3.4 评估分析与闭环优化关键技术 36816.3.5 部署交付与系统工程关键技术 37116.4 本章小结 37316.5 参考文献 373编辑推荐1西电博导鲍亮、西邮博导崔江涛、西交博导李倩、中国煤科博导范涛诚意之作。2研发垂直场景智能体论文没有理论没有实战案例看这本书就可以3理清智能体基础概念以及智能体感知、记忆、知识、情感、推理、工具、协同等关键能力。4详解智能体开发流程、应用参考架构、应用设计模式等工程实现技术。5实战深度研究、数据分析、数据科学、决策优化、机器视觉等5类垂直场景智能体的完整开发过程。6本书配套示例代码、PPT课件、读者交流微信群。本文部分内容摘自《AI智能体应用开发》具体内容请以书籍为准。AI智能体应用开发——jd

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