每个 AI 工程师必须构建的 30 个代理

在《每个程序员都应该知道的 50 种算法》一书的作者 Imran Ahmad 的指导下，学习使用实用模式和领域驱动方法将 LLM 功能转变为可投入生产的代理系统

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主要功能

• 设计并实施 30 个在实际生产环境中经过验证的代理架构
• 构建可扩展、安全且有弹性的代理工作流程，超越简单的聊天界面
• 掌握核心代理原则（感知、记忆、推理和规划），以创建真正的自主系统

书籍说明

随着人工智能从被动工具演变为主动协作者，智能代理正在引领计算领域的根本性转变。本指南提供了构建强大的、自主的人工智能系统所需的代理架构、实用工具和行业方法的关键知识，这些系统不仅仅是生成文本——它们还会行动。

您将从掌握基本能力开始：感知、记忆、推理、计划和学习。您将深入了解驱动自主行为的认知循环，并使用 LangChain 和 LangGraph 等框架构建复杂的架构。

这本书探讨了不同领域的高影响力应用程序，包括软件开发、金融、制造、法律和教育，以展示代理商如何优化工作流程、自动化质量控制和增强咨询系统。通过现实世界的案例研究，您将创建能够进行上下文推理、有效使用工具和无缝人类协作的代理。最后，您将学习部署、管理和道德一致性的基本策略，确保您的人工智能解决方案在生产环境中既可扩展又可靠。

无论您是构建第一个智能代理还是改进业务系统，本书都为创建可扩展且负责任的 AI 解决方案提供了清晰、可操作的指导。

你将学到什么

• 部署可安全可靠扩展的生产就绪型代理系统
• 使用 LangChain 和 LangGraph 构建具有模块化架构的自主代理
• 实现具有复杂记忆、规划和推理能力的代理
• 将工具、API 和外部数据无缝集成到代理工作流程中
• 建立稳健的评估框架来衡量和优化客服人员的绩效
• 实施护栏和可解释性功能，以确保部署符合道德和安全
• 构建多代理系统以进行复杂的协作任务编排
• 在医疗保健、金融和法律领域应用特定的代理架构

这本书适合谁

本书专为构建智能系统或部署法学硕士应用程序的人工智能工程师、软件开发人员、机器学习研究人员和技术领导者而设计。对于从传统机器学习过渡到基于代理的架构或解决复杂的自动化挑战的专业人士来说，它特别有益。建议具备 Python 经验和基本的机器学习知识，以充分利用代码实现。

目录

1. 代理工程基础
2. 代理工程师工具包
3. 代理提示的艺术
4. 代理部署和负责任的开发
5. 基础认知架构
6. 信息检索和知识代理
7. 工具操作和编排代理
8. 数据分析和推理代理