AI开发者进阶必读！ 详解DeepSeek私有化、RAG、MCP等核心技术，配丰富实战案例，助你速掌复合智能体开发与落地。

本书内容

《复合型AI Agent开发:从理论到实践》以“让Agent真正落地”为核心目标，系统梳理复合型AI Agent的完   整开发路径。从理论原理到工程实践，全书通过可运行示例为驱动，帮助读者在理解架构理念的同时掌握真实可用的落地方案。《复合型AI Agent开发:从理论到实践》共分为8章，内容涵盖复合型AI Agent的设计与工程化实现，包括Agent核心三要素解析（LLM、Prompt、Action）、检索增强生成（RAG）技术、模型上下文协议（MCP）、LangChain框架生态、ChatUI前端交互组件、Coze低代码平台，以及系统级架构优化策略等。每章均配备可独立运行的完整示例，帮助读者从零构建具备多场景适配与多角色协作能力的现代智能体。

本书作者

陈祯民

头部大厂资深前端工程师，前抖音与TraeIDE 工程师，大模型时代首批AI应用开发者，字节跳动青训营讲师、掘金签约作者。著有《生成式AI应用开发:基于OpenAl实现》

李春燕

世界前500强外企高级测试工程师，长期深耕软件质量与自动化体系建设，专注于测试与AI的融合实践，在智能化测试工具及自动化平台方面积累了丰富经验。

本书读者

《复合型AI Agent开发:从理论到实践》适合希望深入理解并实践AI Agent开发的工程师、AI产品开发者、算法研究者及技术创业者。无论是刚接触大模型应用的入门者，还是期望构建具备真实业务落地能力的工程实践者，都能从中获得完整的技术路径与系统化的实现思维，在生成式AI的时代浪潮中抢占先机。

本书目录

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目    录

第1章  绪论1

1.1  AI Agent演进之路1

1.1.1  开幕：LLM与ChatGPT1

1.1.2  前传：Transformer架构2

1.1.3  初见端倪：单向自回归解码6

1.1.4  问世：ChatGPT8

1.1.5  风波再起：DeepSeek13

1.1.6  百花齐放：Agent18

1.2  复合型AI Agent的市场前景26

1.3  本书的内容安排28

第2章  Agent开发基础31

2.1  Agent三要素：LLM、Prompt、Action31

2.2  LLM：以DeepSeek API为例34

2.2.1  基础调用34

2.2.2  请求参数38

2.2.3  流式请求39

2.2.4  system message43

2.2.5  深度思考标签48

2.3  Prompt：工程化提示词50

2.3.1  思维链51

2.3.2  结构化提示词52

2.3.3  正反面示例引导55

2.3.4  分治法57

2.3.5  复杂响应的数据结构转换59

2.4  Action：Function Calling61

2.5  本章小结64

第3章  RAG：检索增强生成技术66

3.1  什么是RAG66

3.1.1  RAG架构链路66

3.1.2  RAG的优势67

3.2  RAG底层实现69

3.2.1  向量化69

3.2.2  长文本切割78

3.2.3  向量存储 & 相似匹配85

3.3  RAGAS召回评估98

3.4  自我矫正：CRAG103

3.5  示例：从RAG到复合型Agent107

3.6  本章小结113

第4章  MCP：模型上下文协议115

4.1  初探MCP115

4.2  MCP基础开发117

4.2.1  MCP服务端117

4.2.2  客户端120

4.2.3  MCP Inspector123

4.3  MCP通信类型127

4.3.1  STDIO127

4.3.2  HTTP SSE & Streamable HTTP128

4.4  MCP应用135

4.4.1  连接本地/远程MCP服务端135

4.4.2  与Memory/Rules联动136

4.5  本章小结138

第5章  LangChain：复合型Agent开发框架140

5.1  LangChain框架总览140

5.2  langchain模块142

5.2.1  项目初始化142

5.2.2  Runnable接口143

5.2.3  LLM146

5.2.4  文档加载157

5.2.5  RAG160

5.2.6  多模态165

5.2.7  SQL联动167

5.3  langgraph模块176

5.3.1  编排能力177

5.3.2  记忆184

5.3.3  Human-in-the-Loop190

5.3.4  路径回放194

5.3.5  工具调用199

5.3.6  子图嵌套203

5.4  典型Agent示例208

5.4.1  CRAG208

5.4.2  ReAct215

5.4.3  Supervisor219

5.5  本章小结223

第6章  ChatUI：对话式交互组件库226

6.1  ChatUI与对话式交互226

6.2  ChatUI核心组件228

6.2.1  对话容器229

6.2.2  气泡235

6.2.3  打字气泡237

6.2.4  思考区域239

6.2.5  输入态241

6.2.6  消息状态242

6.2.7  系统消息244

6.3  主题定制245

6.4  示例：具备图形界面的复合型Agent248

6.5  本章小结254

第7章  Coze：低代码AI应用搭建256

7.1  Coze是什么256

7.2  自主规划模式258

7.2.1  人设与回复逻辑259

7.2.2  模型263

7.2.3  插件264

7.2.4  知识库266

7.2.5  记忆267

7.3  对话流模式268

7.3.1  开始和结束270

7.3.2  大模型270

7.3.3  插件272

7.3.4  工作流273

7.3.5  代码274

7.3.6  选择器与意图识别275

7.3.7  知识库277

7.3.8  记忆279

7.4  发布为API调用280

7.5  本章小结282

第8章  Agent设计范式：原子化与链路可控284

8.1  框架设计284

8.1.1  ReAct284

8.1.2  Supervisor285

8.1.3  Hierarchical287

8.2  通信设计288

8.2.1  SSE：轻量式流式推送288

8.2.2  WebSocket：全双工实时通信291

8.3  状态设计296

8.3.1  状态管理297

8.3.2  上下文跟踪298

8.4  渲染设计299

8.4.1  组件原子的Function Calling300

8.4.2  渲染管道隔离300

8.5  工作流优化范式302

8.5.1  意图识别302

8.5.2  Human in the Loop307

8.5.3  自回归机制310

8.5.4  记忆机制312

8.5.5  安全边界314

8.6  成本优化策略316

8.6.1  Prompt token消耗优化316

8.6.2  上下文与工具缓存318

8.6.3  合理使用不同模型319

8.7  本章小结320

编辑推荐

· 想在AI智能体（Agent）开发领域抢占先机？《复合型AI Agent开发:从理论到实践》集结资深研发经验，为你揭秘复合型智能体的技术内核。《复合型AI Agent开发:从理论到实践》不仅系统讲解DeepSeek私有化部署、RAG、MCP等核心与前沿技术，更通过海量实际案例，手把手带你在实践中精通AI智能体的构建与应用。

·《复合型AI Agent开发:从理论到实践》是AI开发者提升技术栈、实现能力跃迁的宝藏，也是教学培训专业人士获取前沿知识、激发创新思维的源泉。凭借其严谨的体系和超强的实用性，《复合型AI Agent开发:从理论到实践》将成为有一定编码基础的你进入并深耕AI智能体应用开发的最佳指引。

本书特色

本文摘自《复合型AI Agent开发:从理论到实践》，具体内容请以书籍为准。

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