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| 編輯推薦： |
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想在AI智能体（Agent）开发领域抢占先机？《复合型AIAgent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AIAgent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AIAgent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AIAgent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。
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| 內容簡介： |
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《复合型AIAgent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AIAgent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AIAgent开发:从理论到实践》共分为8章，内容涵盖复合型AIAgent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。《复合型AIAgent开发:从理论到实践》适合希望深入理解并实践AIAgent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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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前 言
我和AI的故事，要从2022年11月说起。那时，我还在抖音内容安全业务线，负责推广前端组件的单元测试。由于项目节奏快、版本迭代频繁，测试工作常常面临时间紧、任务重的挑战。为了减轻团队负担，我开始尝试自动化思路，希望让测试变得更高效、更智能。
最初的尝试其实很朴素，我利用静态代码分析、插槽监听等传统技术手段，生成特定场景下的单测脚本，但效果并不理想。就在我不断探索时，2023年3月，ChatGPT横空出世。在领导柏阳的建议下，我抱着尝试的心态，将GPT模型引入原有生成逻辑中，结果令人惊艳。虽然今天回头看，那时的智能还略显稚嫩，但在当时，它已让测试效率提升近60%，并成功应用在春节项目等多个大型项目中。
那次突破让我第一次真切感受到了AI的力量，也让我开始更深入地思考它在基础设施领域的潜能。那段时间，我不断做实验、写脚本、复盘，每次迭代都带来新的惊喜。慢慢地，我意识到：AI对传统基础设施的影响，远不只是工具层面的提效，而是一次深刻的范式变革。它能用自然语言描述复杂逻辑，用智能推理代替规则编排，让代码开始具备理解力与创造力。从那时起，我便萌生了一个更大的想法——为AI在基础设施（Infra）的开发与建设做一次系统化的梳理与沉淀。
2024年8月，我的第一本书《生成式AI应用开发：基于OpenAI API开发》正式完稿。那本书聚焦于如何在工程视角下使用与调优AI。然而，短短几个月，AI世界的进化速度就超出了所有人的预期，无论是底层基建还是应用形态，都在迅速演化。AI从最初的“智能助手”逐渐成长为能够设定任务、管理状态、协同执行的复合型Agent（智能体）。前一本书仍然是工程落地的起点，但对于Agent的系统性构建与思维转变，显然已不再足够。
直到今天，我仍常常听到一些工程师把AI视为“回答问题的工具”，而非一个可自主协作、能承担复杂任务的系统。这正是我决定重新出发的原因。在社区伙伴和前辈们的鼓励下，我开始重新梳理思路，尝试撰写一本属于复合型Agent时代的系统性书籍。希望它不仅是技术的记录，也能成为人与智能共生未来的一段温柔注脚。这本书最初的构思始于2024年12月，如今已近一年。这一年，像是一场漫长的跋涉，既有转折，也有成长。
从抖音转岗到TRAE的那一刻起，我带着几分理想与好奇，踏入了一个全新的领域。那段时间几乎没日没夜地投入工作，靠着对未来的热情与信念支撑前行。虽然节奏紧凑、压力不小，但看着产品从无到有、从模糊构想到逐渐落地，心中依然充满满足与骄傲。然而，随着项目扩张、节奏加快和高层关注的增多，团队的方向与我的初心渐行渐远。那时，我第一次意识到，也许该停下来，认真思考自己真正想走的路是什么。
高强度的工作也让身体开始发出警告，医生建议我调整作息。那时我26岁，工作满五年。曾经意气风发的自己，在那段经历中成长许多，也更懂得了取舍的重要。最终，我选择递交离职申请：与其一味坚持，不如勇敢地寻找新的可能—在AI时代中探索更多元的方向。此时，那本被搁置已久的书又重新浮上心头。
离职后的两周，我开始重新求职。也许是这几年积累的经验和技术栈正好契合市场需求，我陆续收到了几家独角兽和大型互联网公司的意向。最后，我选择了一家国内TOP3的大厂。面试时，面试官说了一句话让我印象深刻：“如果你选择我，第一个OKR（Objectives and Key Results，目标与关键成果法）就是不要逼自己太紧。”那一刻我感到久违的温暖，也以为新的旅程即将展开。
然而，新的阶段并没有想象中顺利。项目节奏依旧紧张，适应新环境的过程也比预期艰难。短短一个月，我再次感受到身体和心理的极限：心率失常、睡眠失衡与持续焦虑。这些信号让我不得不重新思考：继续硬撑，还是为长期发展做一次主动调整？
选择在一个月内离职确实不是轻松的决定。或许在旁人看来，这样草率地放弃一份体面的工作有些冒险，但我更清楚自己此刻最需要什么，也许是一点时间、一次重启、一段真正属于自己的节奏。AI正在以惊人的速度改变世界，我不想只是被动跟随，我希望能用自己的方式去记录、去探索、去创造。哪怕影响的人不多，也希望能在这个时代留下一点属于自己的痕迹。
最后，我鼓起勇气，重新联系了那些曾经给出意向的公司，坦诚地说明了自己的情况，也询问了是否还有机会重启offer。那一刻，我不是在求职，而是在与过去的自己和解。幸运的是，几家公司在了解我的近况后，都给予理解。有人在电话中鼓励我，也有人直接说：“我们随时欢迎你回来。”那一刻，我忽然有些动容——或许，我依然被这个行业接纳。
最终，我选择了一家基地在杭州的大型互联网公司。之所以做出这个决定，是因为业务负责人的真诚打动了我。他没有谈宏大的愿景，也没有急着规划未来，只是在听到我想要更平衡的生活的想法后，轻轻地回了一句：“没问题，你可以再相信我一次。”经历了那么多起伏，那一点尚存的热血与真诚，被这句话重新点燃。于是，我收拾好行李，告别了生活多年的深圳，带着新的期待与希望，踏上了前往杭州的旅程。事实证明，这一次，我选对了。
加入新团队后，生活终于恢复了平衡。我每天都能留出几个小时属于自己——陪家人聊聊天、写稿、读书、散步、看看世界。那种久违的节奏感，让时间重新变得温柔。新的直属老板淼伟比我年长，却极具包容力与远见。他思维开放，真心接纳AI的新理念，也愿意给予团队足够的空间与信任。我们像并肩作战的伙伴，而非严格意义上的上下级。
生活就这样一点点回到正轨。心绪平静下来，我终于又能安静地坐在书桌前，把那些盘旋许久的思绪付诸笔端。那是2025年4月——我终于可以真正地开始动笔写这本书了。
得益于过去三年在AI Infra（人工智能基础设施）方向上的积累，再加上长期的学习与思考，《复合型AI Agent开发：从理论到实践》这本书的创作过程比预想中顺利。书中的案例与思路，大多源自过往的项目经验与社区交流的积淀。真正的挑战不在于写作本身，而在于如何在恢复身心的过程中，重新找回那份热爱与专注。毕竟长期高压的节奏对身体的影响，不是一朝一夕能消除的。
与前一本书相比，这次我聚焦于Agent的系统化开发，更关注应用层的设计与联动，而非零散的知识点罗列。每个章节都环环相扣，贯穿于一个完整的复合型Agent架构思路中。在正文中，我会系统地讲解这些内容与设计理念，这里就不赘述了。
说实话，这本书能够顺利完成，比起我个人的坚持，周围亲友与前辈们的支持更为重要。最想感谢的人，是我的妻子春燕。没有她，我大概难以撑过那段艰难的时期。
记得那时，我在杭州封闭开发，她从深圳专程来看我。那是11月末，寒风凛冽，她在未来科技城楼下等我许久，而我直到晚上9点，才得以抽身片刻去见她。看到她的那一刻，我的情绪突然崩溃，泪水止不住地流下来。那不是悲伤，而是一种长久压抑后的释放。那一夜，我明白了：无论外界如何变化，能陪你走下去的人，才最值得珍惜。
此后的日子，她依然陪我走过每一次转折与不确定。她放弃了原本安稳的外企工作，陪我来到杭州。她尊重我的选择，也给予我无尽的理解与支持。她是我最坚定的同行者，也是我创作这本书的灵感来源之一。
事实上，书中不少章节也有她的身影。无论是AI Infra的底层部分，还是RAG相关章节的思考，我们都有过深入的讨论与共创。正因为有她的参与，这本书才能以更完整的结构和更快的节奏呈现给读者。当然，我深知这本书仍有不完美之处。AI的浪潮变化太快，很多内容或许会在不久的将来被刷新，但至少现在，它承载了我们能交付给读者、社区，也交付给自己的最真诚的一份答卷。
我还想特别感谢张栩老哥。我们曾在TRAE共事，虽年龄、方向不同，却始终惺惺相惜。在那些紧张而忙碌的日子里，饭后与他在园区散步、聊聊技术、谈谈未来，是我为数不多的放松时刻。他对技术始终充满热情，对世界保持好奇，是那种有追求也有温度的工程师。能在那段时光遇见他，是我的幸运。后来，即便我们身处不同城市、不同团队，依然保持着交流。他像兄长，又像朋友，总能在我迷茫时给予启发与方向。
这一年走来，坎坷与感动交织。要感谢的人太多，亏欠的人也太多。感谢为本书撰写序言与推荐语的张栩、吴淼伟、苏从、夏柏阳、张添富、魏富强老师们，感谢前辈们对拙作的关心与肯定；感谢现团队的Leader和HR，感谢你们的信任与支持，让我得以重新启程，开始新的生活，也让这本书终能顺利落笔；感谢抖音与TRAE时期鼓励、帮助过我的每一位伙伴，是你们陪我走过那段珍贵的五年成长路，没有你们，便不会有今天的我。
一路有你们，我深感幸运。也希望读到这本书的每一位读者，都能有所启发，在即将到来的AI Agent时代中，找到属于自己的方向与立足之地。
本书配套源码可通过微信扫描下方的二维码进行下载。如果在下载过程中遇到问题，请发送电子邮件至booksaga@126.com，邮件主题请注明“复合型AI Agent开发：从理论到实践”。
陈祯民
2025年11月于杭州
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