大模型Agent開發實踐(簡體書)

《大模型Agent開發實踐》系統地講解了大模型智能體(Agent)開發領域的核心技術路徑與代表性實戰案例，涵蓋了從模型部署、知識增強、微調優化到 Agent 系統構建與企業級應用的完整開發流程。本書分為八章，內容包括主流大模型的在線調用與本地部署、基於向量與知識圖譜的 RAG 系統構建、多輪對話與複雜任務規劃的Agent 開發方法，以及大模型高效微調流程。本書還特別介紹了LangChain與LangGraph 兩大主流 Agen框架的功能機制與**實踐。項目案例部分精選了多個企業級實戰場景，如基於GraphRAG的本地知識問答系統、醫學領域的大模型高效微調、B站輿情分析智能體(BiliAgent)等。這些項目緊貼實際需求，解析了模型調用、知識增強、任務規劃、前後端集成等關鍵環節，既展示了大模型 Agent 在不同行業的應用潛力，也為讀者提供了可複用、可擴展的開發參考。