【目錄】
▌第一部分 初窺代理

►第1 章 何為代理

1.1 代理的定義與組成

1.1.1 代理的基本概念與特點

1.1.2 代理的核心組件與架構

1.1.3 代理的開發流程與實施方法

1.1.4 代理在實際應用中的執行模式

1.2 代理與大語言模型的關係

1.2.1 大語言模型如何賦能代理

1.2.2 代理與大語言模型的整合方式

1.2.3 大語言模型如何提升代理的使用者體驗

1.2.4 大語言模型的局限性與代理的應對策略

1.3 代理的類型與應用領域

1.3.1 按功能分類的代理類型

1.3.2 代理在不同領域中的典型應用

1.3.3 多代理系統與分散式任務執行

1.4 本章小結

1.5 思考題



►第2 章 大模型驅動的Agent 技術框架

2.1 大語言模型（LLM）在代理中的核心作用

2.1.1 LLM 的自然語言理解與生成能力

2.1.2 LLM 賦能代理的知識推理能力

2.1.3 持續學習與動態更新的代理建構

2.1.4 多語言支援與跨文化互動的實現

2.2 Agent 技術框架的結構與關鍵模組

2.2.1 感知、決策、執行：Agent 的三層結構解析

2.2.2 上下文管理與記憶模組的整合設計

2.3 代理與API、向量資料庫的無縫整合

2.3.1 代理與RESTful API 的整合方法

2.3.2 向量資料庫在語義檢索中的作用

2.4 常見框架與開發者平臺：ReAct、Hugging Face 和LangChain

2.4.1 ReAct 框架的核心思想與應用場景

2.4.2 Hugging Face 平臺與模型管理

2.4.3 LangChain 在複雜任務中的應用

2.5 本章小結

2.6 思考題



►第3 章 用LangChain 打造全能代理

3.1 LangChain 的核心組件與功能介紹

3.1.1 鏈式邏輯與任務分解機制

3.1.2 資料流程管理與上下文傳遞

3.1.3 整合LLM 進行推理與生成

3.1.4 回呼與即時監控功能

3.2 使用LangChain 實現多步驟推理和任務自動化

3.2.1 任務分解與模組化設計

3.2.2 條件推理與決策鏈條建構

3.2.3 任務自動化與觸發機制

3.2.4 任務鏈的最佳化與性能提升

3.3 如何整合外部資料來源與工具

3.3.1 整合資料庫與向量儲存

3.3.2 API 呼叫與外部系統集成

3.3.3 檔案與文件處理模組的整合

3.3.4 物聯網與邊緣裝置的整合方案

3.4 建構具備記憶能力的對話系統

3.4.1 短期記憶與上下文管理的實現

3.4.2 長期記憶模組的設計與實現

3.4.3 多輪對話系統中的記憶最佳化

3.4.4 應對複雜對話場景中的挑戰

3.5 基於LangChain 建構一個代理模型

3.6 本章小結

3.7 思考題



►第4 章 LlamaIndex 賦能代理應用

4.1 LlamaIndex 的架構與索引機制解析

4.1.1 資料索引的基本原理與關鍵演算法

4.1.2 支援高效查詢的倒排索引設計

4.1.3 LlamaIndex 與向量資料庫的整合方案

4.2 如何將非結構化資料轉為代理知識庫

4.2.1 文字解析與自然語言處理技術的應用

4.2.2 資料清洗與格式標準化流程設計

4.2.3 透過LlamaIndex 與LangChain 的無縫整合實現知識庫建構

4.3 實現即時資料查詢與回應

4.3.1 即時查詢管道的設計與最佳化

4.3.2 快取機制與查詢性能的提升策略

4.3.3 在LlamaIndex 中實現多模態查詢

4.3.4 與API 和物聯網裝置的動態資料對接

4.4 本章小結

4.5 思考題



►第5 章 快速上手代理開發

5.1 代理開發的一般流程

5.1.1 需求分析與功能設計

5.1.2 系統架構與模組劃分

5.1.3 開發與測試的迭代流程

5.2 開發初體驗：利用GPT 線上快速開發代理

5.2.1 利用GPT 線上開發代理

5.2.2 初步體驗：旅行出遊代理

5.2.3 發佈與測試代理原型

5.3 代理初步應用：論文潤色專家

5.3.1 論文潤色的基本流程

5.3.2 配置代理詳細資訊以完成代理開發

5.4 本章小結

5.5 思考題



▌第二部分 代理基礎應用程式開發

►第6 章 貼身管家：出行訂票代理


►第7 章 智慧翻譯系統的開發與部署


▌第三部分 代理深度開發

►第8 章 秒回郵件：智慧郵件助理


►第9 章 未來應徵官：智慧面試幫手


►第10 章 客製化推送：智慧推薦系統


►第11 章 專業撰稿人：智慧寫作幫手


►第12 章 電子商務好幫手：智慧線上客服

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