AI Agent实战指南：构建高效、可协作的智能体

    这是一本认识、应用AIAgent的实战指南，系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践，面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面，内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法，详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面，精选多个行业实用案例，覆盖常见业务场景，帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。本书内容具有以下优势：循序渐进，体系完整：从零基础概念到核心原理，再到全生命周期（开发、测试、部署、维护与升级），帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。实操为主，案例驱动：基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架，提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战，贴近真实应用场景。经验沉淀，路径清晰：作者结合多年开发与创业实践，总结出智能体构建与落地的完整路径，既有清晰的方法论，又有可直接借鉴的经验技巧。应用广泛，受众多层次：教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖，既适合初学者入门，也能为开 发者、研究人员与专家提供启发。

    前言
第一部分 智能体基础
第1章 认识智能体2
1.1 智能体的定义3
1.2 智能体的发展历程4
1.3 智能体的应用场景6
1.4 小结7
第2章 常见的智能体8
2.1 常见的智能体工具9
2.1.1 编码工具9
2.1.2 生产力工具12
2.1.3 通用任务工具13
2.1.4 自主创建工具14
2.1.5 数据分析工具16
2.1.6 商业智能工具17
2.1.7 其他领域的常用工具18
2.1.8 运行环境18
2.2 GPTs智能体20
2.3 GLMs智能体21
2.4 LangChain框架22
2.5 Open Interpreter23
2.6 小结23
第3章 智能体核心技术24
3.1 自然语言处理24
3.2 多模态技术25
3.3 逻辑推理26
3.4 任务决策27
3.5 小结28
第二部分 智能体构建工具与实操
第4章 工具安装与配置30
4.1 GPTs配置30
4.2 GLMs配置35
4.3 Python环境安装42
4.3.1 Windows环境安装43
4.3.2 macOS环境安装43
4.3.3 Linux环境安装44
4.3.4 Python虚拟环境安装45
4.4 LangChain配置52
4.4.1 开发环境配置54
4.4.2 组件配置54
4.4.3 测试56
4.5 Open Interpreter配置57
4.5.1 Python环境安装57
4.5.2 开发环境配置57
4.5.3 基础配置57
4.5.4 测试58
4.6 小结59
第5章 构建智能体60
5.1 GLMs智能体编写61
5.1.1 编写第一个GLMs智能体62
5.1.2 需求和角色分析64
5.1.3 提示词修改65
5.1.4 功能测试66
5.2 GPTs智能体编写67
5.2.1 需求和角色分析68
5.2.2 提示词编写69
5.2.3 功能测试73
5.3 LangChain智能体编写76
5.3.1 分析需求76
5.3.2 提示词编写76
5.3.3 挑选LangChain组件78
5.3.4 编程开发78
5.3.5 测试79
5.4 Open Interpreter智能体编写79
5.4.1 分析需求80
5.4.2 编程开发80
5.4.3 测试80
5.5 小结81
第6章 智能体测试与优化82
6.1 提示词优化重点82
6.1.1 模型基座优化82
6.1.2 知识库优化83
6.1.3 提示词优化83
6.1.4 提问指令优化86
6.2 测试方法87
6.3 性能优化89
6.4 算力优化92
6.5 小结93
第三部分 智能体部署与维护
第7章 智能体的部署96
7.1 本地部署97
7.1.1 Open Interpreter本地部署97
7.1.2 Chatbot Ollama本地交互界面98
7.1.3 Jan AI本地交互界面98
7.1.4 Docker本地部署98
7.1.5 llama?le本地部署101
7.2 云端部署102
7.2.1 阿里云云端部署102
7.2.2 Jan AI云端部署109
7.2.3 LM Studio云端部署110
7.2.4 智谱RAG云端部署115
7.3 大语言模型接入119
7.3.1 智谱AI接入119
7.3.2 LiteLLM聚合接入121
7.3.3 FastAPI和Uvicorn部署接口服务122
7.4 安全性与隐私保护124
7.4.1 安全部署124
7.4.2 数据安全性124
7.4.3 隐私保护124
7.4.4 安全审计和监控125
7.5 小结125
第8章 智能体的持续维护与升级127
8.1 软硬件维护和升级127
8.1.1 服务器维护和升级127
8.1.2 Docker容器升级128
8.1.3 软件服务升级129
8.2 输入更新130
8.2.1 添加新需求130
8.2.2 优化输入提示词131
8.2.3 完善提问指令集132
8.2.4 更新知识库133
8.3 接入升级134
8.3.1 更新和升级Action接口134
8.3.2 升级大语言模型API135
8.4 故障维护136
8.5 安全合规策略137
8.5.1 更新系统安全策略137
8.5.2 实施备份服务138
8.5.3 支持对外服务139
8.5.4 模型和应用的合规备案140
8.6 小结140
第四部分 智能体应用实例
第9章 教育辅助智能体142
9.1 知识简化助手GLM144
9.2 辩证分析助手GLM146
9.3 第一性原理分析助手GPT148
9.4 学习方法助手GPT150
9.5 书海导航助手GLM153
9.6 小结154
第10章 科学探索智能体155
10.1 数学解答老师GLM156
10.2 物理探究器GLM158
10.3 化学智匠GLM159
10.4 生物探秘者GLM161
10.5 星海探究器GLM163
10.6 地球科学科普专家GLM164
10.7 小结167
第11章 绘画设计智能体168
11.1 商标设计助手168
11.1.1 准备提示词168
11.1.2 准备数据170
11.1.3 功能选择171
11.1.4 高级功能171
11.2 插花设计助手173
11.3 时尚搭配顾问174
11.4 数字绘画智能体176
11.5 小结179
第12章 内容生成智能体181
12.1 自媒体营销内容助手GPT181
12.2 PPT框架助手GLM183
12.3 内容精炼师GLM184
12.4 模板内容生成助手GLM184
12.5 小结186
第13章 个性化数据分析智能体187
13.1 全球学术助手GPT187
13.2 全球产品增长情报中心GPT189
13.3 全球创新情报助手GPT190
13.4 全球创新情报搜集助理GLM191
13.5 小结194
第14章 健康与医疗智能体195
14.1 医学研究助手GPT195
14.2 医学研究助手GLM196
14.3 小结197
第15章 编程技术探索智能体199
15.1 编程算法学习助手GPT199
15.2 软件技术选型助手GLM200
15.3 小结201
第16章 客户服务智能体203
16.1 实操指南203
16.2 基于Coze RAG构建智能体207
16.3 本地RAG智能体211
16.4 小结214
第17章 数据分析智能体215
17.1 Open Interpreter数据分析智能体215
17.2 数据分析助手GPT217
17.3 数据分析助手GLM219
17.4 小结221
第18章 结构化提示词生成智能体223
18.1 结构化提示词自动生成GPT223
18.2 结构化提示词自动评估GPT226
18.3 结构化提示词自动生成GLM227
18.4 小结230
后记231