深入理解 AI Agent¶
设计原理与工程实践 · 一本完整开源的 AI Agent 技术书
Agent = LLM + 上下文 + 工具
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这本书讲什么¶
围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具,用 10 章把 AI Agent 从原理讲到工程实战。全书正文、配图、88 个配套实验全部开源,欢迎亲手把实验跑一遍。
📊 10 章 正文 · 从基础到生产
📂 88 个 配套实验 · 70+ 可独立运行
🌐 5 种 语言 · 中 / 繁 / 英 / 泰 / 越
章节速览¶
📖 引言 为什么写这本书 · 好的设计原则如何穿越模型迭代周期
🚀 第 1 章 · Agent 基础知识 「模型即 Agent」新范式 + Agent 核心公式;Harness 工程才是竞争力
🎯 第 2 章 · 上下文工程 上下文决定能力上限:KV Cache、提示工程、Agent Skills、上下文压缩
📚 第 3 章 · 用户记忆和知识库 跨会话记住用户、接入外部知识:用户记忆、RAG、结构化索引、知识图谱
🛠️ 第 4 章 · 工具 工具是 Agent 的双手:MCP 协议、感知/执行/协作三类工具、异步 Agent
💻 第 5 章 · Coding Agent 与代码生成 代码是「能创造新工具的工具」,生产级 Coding Agent 全景
🎯 第 6 章 · Agent 的评估 把表现变成可比较信号:评估环境、指标、统计显著性
🧠 第 7 章 · 模型后训练 SFT、强化学习——把 Harness 中积累的反馈信号写入模型参数
🌱 第 8 章 · Agent 的自我进化 外部化学习、工具创造、经验积累——Agent 自己变得更聪明
🎙️ 第 9 章 · 多模态与实时交互 语音 Agent、Computer Use、机器人操作
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关于¶
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