《AI智能体实战》是一本聚焦AI智能体系统构建与应用的实用指南，作者结合二十余年软件与技术创新经验，系统阐述了从基础大语言模型应用到复杂多智能体系统搭建的全流程。本书不仅涵盖理论知识，更通过大量实操案例、代码示例和练习，帮助读者掌握AI智能体的核心组件、开发工具及实际应用场景，旨在让读者将AI智能体视为创新伙伴，解锁AI技术在现实世界中的潜力。
全书共分为11章，从智能体的基本定义开始，逐步深入到多智能体系统、智能体行为、自主智能体构建、智能体平台搭建、记忆与知识管理、提示工程、推理与评估、规划与反馈等关键主题。
第1章：智能体与其世界导论
本章为读者奠定基础，明确了智能体的定义 —— 能够执行动作、产生效果或作为达成结果的工具，与助手概念同义，涵盖 OpenAI的GPT助手等工具。区分了直接用户交互、智能体/助手智能体、智能体/助手及自主智能体四种大语言模型交互类型，详解了单智能体系统的五大核心组件（角色与人格、动作与工具使用、记忆与知识、推理与评估、规划与反馈），并探讨了智能体时代兴起的原因及智能体生态格局。
第2章：驾驭大型语言模型的力量
本章聚焦大语言模型的应用，介绍了OpenAI API的使用方法，包括连接聊天补全模型及理解请求与响应机制。同时讲解了如何通过LM Studio探索开源大语言模型，实现本地部署与服务。深入阐述了提示工程技巧，如创建详细查询、采用人格设定、使用分隔符等，并提供了选择适合特定需求的大语言模型的标准，为后续智能体系统开发提供基础支持。
第3章：使用GPT助手
本章围绕OpenAI GPT助手平台展开，指导读者通过ChatGPT 界面探索和创建GPT助手，包括构建具备数据科学能力的GPT、自定义GPT并添加自定义动作。介绍了通过文件上传扩展助手知识的方法，如构建《微积分简化》GPT。最后讲解了GPT的商业化与发布流程，包括资源使用注意事项、经济成本考量及发布到GPT商店的步骤。
第4章：探索多智能体系统
本章对比分析了AutoGen和CrewAI两大主流多智能体平台。AutoGen作为微软开发的会话式多智能体平台，支持用户智能体与助手智能体协作，通过AutoGen Studio可便捷创建和管理多智能体系统；CrewAI则更侧重企业级应用，支持角色化和自主智能体，提供顺序和分层任务管理模式。本章通过代码示例展示了多智能体系统在代码生成、任务协作等场景的应用，以及AgentOps等可观测性工具的使用。
第5章：为智能体赋予动作能力
本章探讨了智能体动作的实现方式，从OpenAI函数调用入手，讲解了如何在大语言模型API调用中添加函数定义及执行函数调用。重点介绍了微软的SK框架，包括语义函数的创建与使用、语义函数与原生函数的协同作用，以及如何利用SK构建GPT接口和交互式服务智能体，使智能体能够通过工具调用扩展自身能力。
第6章：构建自主助手
本章引入行为树概念，讲解其作为AI控制模式在机器人和游戏领域的应用，介绍了选择器、序列、条件、动作等核心节点类型及执行逻辑。通过GPT Assistants Playground项目，展示了如何创建和管理自定义动作，实现本地代码运行与助手交互。提出了智能体行为树的概念，演示了如何通过行为树控制智能体完成编码挑战、社交媒体发布等任务，并介绍了反向链接等构建方法。
第7章：组装和使用智能体平台
本章介绍了开源智能体平台Nexus的构建与应用，该平台基于Streamlit框架，提供聊天和仪表板界面，支持智能体角色与人格开发、动作与工具集成。讲解了Streamlit在聊天应用开发中的使用，包括基础聊天界面和流式响应实现。详细阐述了Nexus中智能体角色的定义、智能体引擎的工作原理，以及如何为智能体添加动作和工具，为读者提供了一个可扩展的智能体开发环境。
第8章：理解智能体的记忆与知识
本章聚焦智能体的记忆与知识管理，解析了检索增强生成（RAG）机制的基本原理，包括文档加载、转换、嵌入和存储流程。深入探讨了语义搜索与文档索引技术，如向量相似性搜索、TF-IDF 向量化、文档嵌入及向量数据库应用。介绍了使用LangChain构建RAG工作流的方法，并结合Nexus平台展示了知识存储与记忆存储的实现，包括语义记忆、情景记忆等不同类型记忆的应用与压缩策略。
第9章：精通智能体提示词与提示流
本章围绕系统性提示词工程展开，介绍了微软提示流（Prompt Flow）工具的使用，包括创建大语言模型连接、构建提示词模板、部署提示流API等。详解了智能体角色与人格的设计方法，提出了基于评分标准和接地（Grounding）的提示词评估体系。通过批量处理和可视化对比，帮助读者优化提示词，打造高效的智能体角色与提示词方案。
第10章：智能体推理与评估
本章探讨了通过提示工程增强大语言模型推理能力的方法，包括问答提示、少样本提示、零样本提示等直接解决方案提示技术。重点介绍了思维链提示、零样本思维链提示、提示链等推理增强技巧，以及自一致性评估、思维树评估等评估方法。通过时间旅行等复杂问题案例，演示了如何引导大语言模型进行逻辑推理和问题求解。
第11章：智能体规划与反馈
本章强调规划是智能体实现目标的关键技能，讲解了顺序规划流程及规划器构建方法，如OpenAI Strawberry分步规划器。探讨了规划与反馈的整合应用，包括环境反馈、人类反馈、大语言模型反馈等多种反馈来源。通过实际案例展示了如何将规划、推理、评估和反馈融入智能体系统，实现复杂任务的高效完成，为智能体系统的持续优化提供支持。
整体总结
本书全面覆盖了AI智能体从基础到进阶的关键知识点，强调理论与实践结合，通过丰富的代码示例和练习帮助读者巩固所学内容，是一本兼具理论深度与实践指导性的优秀著作。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于“如何让AI系统具备行动力”的思想集。通过丰富的代码示例、平台工具介绍与真实项目案例，作者成功地将复杂的代理技术拆解为可理解、可操作的构建块。无论是开发人员、研究人员还是 AI 爱好者，都能通过本书掌握AI智能体系统的构建技巧，了解如何利用AI智能体解决现实世界问题。
在未来，随着大语言模型能力的进一步提升与智能体平台的成熟，我们有理由相信，AI智能体将成为人机协作、自动化决策与智能系统开发的核心组成部分。本书正是这一浪潮中的一盏明灯，为所有希望掌握智能体技术的读者指明了方向。