AI Agent 開發實戰-MCP+A2A+LangGraph 驅動的智能體全流程開發 邢雲陽 9787115682024 【台灣高等教育出版社】

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台灣(台北市)在地出版社。
書名：AI Agent 開發實戰-MCP+A2A+LangGraph 驅動的智能體全流程開發
ISBN：9787115682024
出版社：人民郵電
著編譯者：邢雲陽
頁數：320
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1764263
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內容簡介 本書從基礎理論到工程實踐系統講解AI Agent的開發，共7章。 第1～3章介紹AI Agent開發需要具備的基礎知識，包括AI應用開發快速入門、大模型私有化部署的3種主流方案，以及模型微調與蒸餾。第4～7章涵蓋4個AI Agent開發項目，包括基於MCP打造AI求職助手、基於平台化開發思想實現AI版「作業幫」、基於LangGraph打造智能編程助手，以及基於A2A打造多Agent金融項目，每章均配有代碼示例與實操步驟。 本書既適合希望向AI應用開發領域轉型的傳統軟體開發工程師閱讀，也適合有一定AI開發經驗並希望提升實戰能力的技術人員閱讀。

作者簡介 邢雲陽，聯通雲AI與容器技術專家、架構師，深耕雲原生、AI應用及傳統應用上雲領域。主導雲原生Serverless、AI Agent、RAG等產品研發，帶領團隊自研容器化大數據平台、Serverless Kubernetes及AI MaaS平台等產品。在極客時間開設「DeepSeek應用開發實戰」「AI重塑雲原生應用開發實戰」專欄，分別講解AI Agent開發、AI大模型與雲原生融合，備受技術從業者認可。

目錄 第1章 AI應用開發快速入門
1.1 「應用級」程序員入局AI應用開發領域的捷徑
1.1.1 DeepSeek的使用
1.1.2 DeepSeek的能力邊界
1.1.3 DeepSeek開源的價值
1.2 零開發框架實現Function Calling
1.2.1 Function Calling誕生的背景
1.2.2 開發環境準備
1.2.3 Function Calling實踐演示
1.3 Agent常用設計模式
1.3.1 CoT模式
1.3.2 ReAct模式
1.3.3 Reflexion模式
1.3.4 ReWOO模式
1.4 零開發框架實現ReAct Agent
1.4.1 LangChain Hub與ReAct提示詞模板
1.4.2 Agent工具實現邏輯
1.4.3 Agent多輪對話核心邏輯
第2章 大模型私有化部署的3種主流方案
2.1 基於Ollama、AI網關和LobeChat構建高可用大模型集群
2.1.1 Ollama簡介
2.1.2 GPU環境準備與Ollama安裝
2.1.3 實戰：使用Ollama單點部署DeepSeek R1
2.1.4 高可用大模型集群架構設計
2.1.5 AI時代給網關帶來的挑戰
2.1.6 實戰：利用Higress和Ollama搭建高可用集群
2.1.7 實戰：利用LobeChat實現可視化對話
第3章 模型微調與蒸餾
第4章 基於MCP打造AI求職助手
第5章 基於平台化開發思想實現AI版「作業幫」「本資訊為台灣高等教育出版社所有，請前往本社賣場訂購，商用複製必究。」r>第6章 基於LangGraph打造智能編程助手
第7章 基於A2A打造多Agent金融項目
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