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AI Agent 开发实战:从基础原理到企业级应用 — 书籍拆解

读到哪:读了部分。 可以当锚引用。

作者郑天民
版次2026 版
格式pdf | 文本源 pdftotext -layout
许可自购/个人收藏
来源主人个人藏书,2026-08 放入收件箱
清洗删页眉页脚 255 行、页码 11 行、断词接回 6 处

我们重写的拆解(0 章)

(还没写。拆解是这本书对我们的真正产出——底下的元数据只是索引。)

为什么收它

企业级那一段(权限、审计、部署)是我们后面课题要用的。

合法性

自购/个人收藏。来源:主人个人藏书,2026-08 放入收件箱。原始文件不入库,转码文本入库(私有库)。

出版方怎么说

(起草参考,不是我们的判断。真正的「覆盖什么/不覆盖什么」写进 frontmatter 的 claims / notCovered)

它覆盖什么、不覆盖什么

覆盖(读完能带走的主张):

  • (2.2) 一句话定义:所谓 agent 无非是一个能够调用工具并循环运行以实现目标的大模型;基本结构只有四块——目标、模型、工具、外部环境的反馈。
  • (2.2) 它不用任何框架,从零把一个最小 agent 运行器写了出来:agent 是一个只有五个字段的数据类(名字、模型、指令、工具列表、是否允许并行调用),运行器是一个 while 循环。
  • (2.2) 循环的退出条件有两个:历史增长的条数达到上限、或者当前 agent 变成空;数轮数用的是「历史比开始时长了多少条」而不是单独的计数器。
  • (2.2) 工具定义不是手写的,而是从函数签名自动生成——参数类型按注解映射、没有默认值的算必填、函数的文档字符串直接当描述。
  • (2.2) 工具执行完之后可以返回一个新的 agent,循环把它换成当前 agent 继续跑;这就是「交接」这件事最小的实现——没有编排器,只是换了一个变量。

不覆盖(别指望在这本里找):

  • 本轮只读了 2.2 一节,第 1、3-8 章(开发模式、通用型/知识型/多模态 agent、企业级工程化、多 agent 系统)都没读。
  • 错误处理:工具抛异常、模型返回非法参数、循环卡住,这一节都没讲。
  • 上下文长度:除了提一句工具定义也算输入词元,没讲历史长了怎么办。
  • 并行调用:字段里有开关,但没讲什么时候该开、并行执行怎么实现。

怎么引用它

(依据: book=ai-agent-kai-fa-shi-zhan §第1章 AI Agent开发模式)

章节名对不上会被 lab:validate 拦下;页码锚(§p.123)同样可用。

结构(17 段,共 388k 字符)

章节规模
01版权页p.4–40.7k
02前言p.5–62.4k
03目录p.7–96.8k
04第1章 AI Agent开发模式p.11–5059.5k
052.1 集成OpenAI LLMp.51–6725.3k
062.2 基于OpenAI LLM从零构建并执行Agentp.68–8330.6k
072.3 基于OpenAI Swarm构建Agentp.84–9113.3k
082.4 本章小结p.92–931.4k
09第3章 通用型Agentp.95–11936.3k
10第4章 知识型Agentp.120–15144.5k
11第5章 多模态Agentp.152–17332.5k
12第6章 企业级Agent工程化技术p.175–19932.3k
137.1 多Agent系统的实战基础p.200–2034.3k
147.2 基于LlamaIndex构建多Agent系统p.204–22128.7k
157.3 基于AutoGen构建多Agent系统p.222–23927.9k
167.4 本章小结p.240–2401.4k
17第8章 多Agent系统的实战案例p.241–26839.7k

我们自己的读书笔记(0 篇)

(还没有。读完某章后写进 docs/ai-agent-kai-fa-shi-zhan/notes/,那才是这本书对我们的产出。)


本页由 node scripts/book-build.mjs 生成:表格来自转码结果,散文来自书卡正文。不要手改本页。