本书共分12章，内容包括LangGraph基础技术、开发环境搭建、构建带工具与记忆功能的聊天机器人、构建自定义RAG检索Agent、构建智能体工作流、集成外部工具与API、状态管理与持久化、智能体（Agent）集成、构建客户支持聊天机器人、构建旅行规划智能体、构建电商客服退款处理智能体、构建股票趋势预测智能分析系统。实战篇聚焦四大工业级场景（客服、旅行规划、电商退款、股票趋势预测），覆盖完整智能体

多模态大模型的发展是人工智能技术演进过程中极具代表性的方向之一，其核心在于通过统一架构处理图像、文本、语音、视频等多种模态，实现跨模态的理解、生成与推理任务。该领域的发展大致经历了以下四个阶段：早期特征拼接模型阶段、融合与对齐技术阶段、大规模对比预训练阶段，以及当前迈向通用人工智能的统一多模态大模型阶段。

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在流程开始节点后面，我们接一个“问题分类”节点，如图7-17所示，在其配置页面中，AI模型选择Doubao-1.5-pro-32k模型，背景知识输入“精准识别用户提问意图，区分问候、产品相关和无关问题”，再输入“问候交互”“产品相关问题”“其他”这三个分类。如图7-8所示，首先在主页面上点击页面左侧的“知识库”选项，进入相应的知识库页面。如图7-18所示，在“问题分类”节点后添加一个AI对话节点，

本节将使用知识库来构建一个简单的智能客服，步骤包括创建知识库、在智能客服工作流中使用知识库，以及基于知识库进行智能问答。

值得注意的是，为了保持对话的连贯性和简洁性，在下一轮对话中，之前轮次输出的思维链内容并不会被直接拼接到上下文中。这一模型以其高效和稳定的性能，为我们的交流提供了坚实的基础。然而，技术的探索永无止境，DeepSeek团队在此基础上更进一步，推出了一种创新的输出方案—— DeepSeek-Reasoner推理模型，为我们与大模型的对话体验增添了新的维度。从上面结果可以看到，相对于原有的输出，在问题的解

本书共分12章，内容包括LangGraph基础技术、开发环境搭建、构建带工具与记忆功能的聊天机器人、构建自定义RAG检索Agent、构建智能体工作流、集成外部工具与API、状态管理与持久化、智能体（Agent）集成、构建客户支持聊天机器人、构建旅行规划智能体、构建电商客服退款处理智能体、构建股票趋势预测智能分析系统。实战篇聚焦四大工业级场景（客服、旅行规划、电商退款、股票趋势预测），覆盖完整智能体

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人工编写代码需要开发者逐行输入代码，这不仅耗时，还容易出错。尤其是在处理大型项目或复杂逻辑时，开发者需要花费大量时间来编写和调试代码。例如，一个简单的循环或条件语句可能需要多次修改才能达到预期效果，而复杂的算法或数据结构的实现可能需要数小时甚至数天的时间来完成和优化。对于一些常见的编程任务，千问可以通过自然语言描述直接生成简单的代码片段。比如，输入“生成一个冒泡排序算法的Python代码”，它会输