AI代理和应用：使用LangChain、LangGraph和MCP

使用代理工作流程和基于工具的代理构建由 LLM 驱动的智能应用程序。

人工智能驱动的应用程序正在迅速成为新常态。个人生产力助理、编码代理、更智能的搜索以及基于自定义数据的自动报告和文档创建无处不在。包括开源法学硕士、Langchain 工具生态系统和 MCP 等标准化协议在内的强大工具正在推动这一新的淘金热。这本书将帮助您赢得一席之地。

《人工智能代理和应用程序》是您针对实际业务需求开发尖端语言模型解决方案的实践指南。使用 LangChain 和 LangGraph，您将学习如何编排强大的代理工作流程并构建基于动态工具的代理，这些代理可以在复杂的环境中进行搜索、总结和操作。本书将带您从即时工程的基本技能，到先进的检索增强生成 (RAG) 技术，一直到部署可以利用最新人工智能集成的多代理系统，包括模型上下文协议 (MCP)。

在人工智能代理和应用程序中：借助 LangChain、LangGraph 和 MCP，您将发现
• 自动化系统的提示和上下文工程，可提供准确、无幻觉的响应
• 用于文档摘要、语义搜索和强大问答机器人的高级 RAG 方法
• 使用 LangGraph 的代理工作流程来编排结构化、多步骤流程
• 基于工具的代理，可动态适应用户需求实时
• 用于复杂现实世界任务的多代理系统
• MCP 集成以公开、组合和使用即插即用工具

无需研究实验室或大型基础设施！本书实用的方法、清晰的图表和丰富的代码示例使您能够充满信心地构建、完善和部署人工智能应用程序。

关于本书
《人工智能代理和应用程序》提供了一种实用的分步方法，使用 LangChain、LangGraph 和 MCP 等最先进的工具构建 LLM 支持的应用程序。您将快速掌握自动化系统的快速工程技术和先进的 RAG 技术。然后，您将进入使用 LangGraph 和灵活的基于工具的代理架构的结构化代理工作流程。本书将指导您创建单代理和多代理系统、调试和优化代理性能，以及使用新的模型上下文协议 (MCP) 集成外部工具。本书通过直观的解释和真实的代码，提供了从产品创意到可投入生产的人工智能解决方案所需的一切。

关于读者
适合了解 LLM 绝对基础知识的 Python 程序员。无需高等数学或专业人工智能知识。

关于作者
Roberto Infante 拥有超过 25 年的专业软件开发经验，主要为投资银行、资产管理公司、经纪商和交易所等金融机构服务。他目前领导一家对冲基金财务部门的量化开发，同时还领导生成式人工智能项目。他是《构建以太坊 Dapps》一书的作者。