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| 編輯推薦： |
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本书围绕“AI智能体”系统介绍其基本概念、主流AI智能体平台实战方法和技巧、AI智能体底层原理等。通过阅读本书，读者可系统掌握从零开始搭建AI智能体的完整路径。本书不仅是一份AI智能体的实战应用指南，更是一份通向AI时代工作方式的路线图。本书由畅销书作者，创业导师廖显东老师倾情打造。
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| 內容簡介： |
本书围绕“AI智能体”系统介绍其基本概念、主流AI智能体平台实战方法和技巧、AI智能体底层原理等。通过阅读本书，读者可系统掌握从零开始搭建AI智能体的完整路径。本书不仅是一份AI智能体的实战应用指南，更是一份通向AI时代工作方式的路线图。全书分3篇：
第1篇先介绍AI智能体的基本概念及工作原理，随后以图形化平台“扣子”为例，通过零代码方式带领读者搭建第一个智能体，轻松迈出入门第一步；第2篇则深入介绍Manus、AgentScope、LangChain、Dify等主流平台，通过实战项目掌握多智能体协作与高效办公场景下的智能体实战技巧；第3篇先讲解OpenManus 实战方法及技巧，随后深入讲解用CrewAI 创建多角色智能体，最后聚焦智能体背后的关键技术与协议，如RAG、MCP、A2A等协议，带领读者理解智能体系统的运行逻辑与未来趋势。随书附赠案例源码及电子课件（获取方式见封底），以及重点、难点的操作微视频，获取方式见封底。
本书适合办公室文员、程序员、编程爱好者、大学生与科技创业者、设计师、科技爱好者、高校教师等广泛群体，以及希望在AI时代下快速掌握AI智能体使用方法和技巧的大众读者。
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| 關於作者： |
廖显东，上简科技创始人兼CEO、高级软件架构师、AI算法专家、全栈开发者、技术极客。专注于计算机前沿技术的研究和实践。多年软件开发与团队管理经验，精通Java、JavaScript、C/C++/C#、Python、PHP、Go、Rust等开发语言。对大型电子商务系统开发、高并发架构、分布式架构、微服务、大数据、人工智能算法、Web3.0、AIGC、ChatGPT、Midjourney、DeepSeek、Claude、元宇宙等计算机前沿技术领域有深入实践和研究。
著有畅销书《Go Web编程实战派——从入门到精通》《零基础Go语言算法实战》《Go语言高级开发与实战》《Go语言设计模式》《Go语言+Vue.js实战派》等
个人公众号：源码大数据。
抖音、小红书、视频号、知乎等自媒体名：廖显东-ShirDon。
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| 目錄：
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前言
第1篇 零基础入门——开启你的AI智能体旅程
第1章 AI智能体原来这么简单
1.1为什么AI智能体如此强大
1.1.1什么是AI智能体
1.1.2AI智能体的核心特性——自主性、交互性、决策能力
1.2AI智能体与传统AI应用的区别
1.3AI智能体是如何工作的
1.4常见AI智能体简介
1.5快速构建AI智能体的通用方法
第2章 零代码搭建属于你的第一个智能体（以扣子为例）
2.1扣子平台入门指南——零代码创造力工坊
2.1.1什么是扣子——可视化拖拽式智能体
2.1.2扣子技术架构剖析
2.2用扣子可视化界面创建你的第一个智能体
2.2.1创建扣子账户与智能体配置
2.2.2用扣子模板一键生成AI助手
2.3开发自定义扣子智能体实战
2.3.1扣子平台变量的应用与操作指南
2.3.2为扣子智能体添加数据库实战
2.3.3为扣子智能体添加插件实战
2.3.4为扣子智能体添加知识实战
2.4【实战】用扣子搭建AI工作流
第2篇 升级打怪——从AI玩家到AI编排师
第3章 Manus高效应用实战
3.1什么是Manus
3.2Manus 常见应用场景应用示例
3.3Manus的系统架构与工作机制
3.4Manus高效应用实战
3.4.1【实战】用Manus 制定一个旅游规划
3.4.2【实战】用Manus进行专业数据分析的方法与技巧
3.4.3【实战】用Manus高效生成面试排期的提示方法与技巧
3.4.4使用Manus 将文件类型转换的方法和技巧
第4章 AgentScope实战——打造多智能体协作的AI“数字工厂”
4.1什么是AgentScope
4.1.1AgentScope简介
4.1.2【实战】快速本地安装AgentScope
4.2AgentScope 的核心架构
4.3如何在 AgentScope 中使用 MCP
4.4AgentScope 中的RAG解析
4.5【实战】用AgentScope 创建多模态智能体
4.6【实战】创建AgentScope可视化界面
4.7【实战】用AgentScope开发人与智能体对弈的五子棋游戏
第5章 LangChain实战——打造智能对话与自动化智能体
5.1什么是LangChain——让AI智能体更聪明
5.2构建第一个LangChain智能体
5.2.1如何安装与配置LangChain
5.2.2【实战】使用LangChain构建你的第一个问答智能体
5.3LangChain的核心功能与工作原理
5.4LangChain 提示模板实战——构建高效、可重用的AI 提示引擎
5.5在LangChain中使用RAG让问答系统更“聪明”
5.6【实战】LangChain Agent 创建与使用
5.7【实战】用LangChain 搭建一个聊天机器人
第6章【实战】用Dify打造可本地部署的智能体工坊
6.1什么是Dify
6.2快速用Dify搭建一个会编程的智能体
6.3Dify技术架构解析
6.4对话即可以完成高效工作——Dify高效使用方法
6.4.1告别复杂语法——如何与Dify高效沟通
6.4.2精准提问的六大法则
6.5【实战】在 Dify 中创建一个AI工作流
6.6【实战】本地部署Dify Web和Dify 后端 API详解
6.7【实战】用Dify开发一个趣味小游戏
第3篇 高级实战——深度挖掘AI智能体的潜力
第7章【实战】用OpenManus 打造进阶型智能体
7.1什么是OpenManus
7.2深入底层，掌握 Agent 的运行机制
7.2.1OpenManus 的设计思路
7.2.2OpenManus 的工作流程与执行路径
7.2.3深入剖析OpenManus 技术架构
7.3【实战】OpenManus 本地部署与模型配置
第8章【实战】用CrewAI 创建多角色智能体
8.1CrewAI 平台核心概念
8.1.1初识 CrewAI 框架与定位
8.1.2Crew 与 Flow 的区别与协作
8.2CrewAI 安装与基础入门
8.2.1安装 CrewAI 及相关依赖
8.2.2【实战】创建第一个CrewAI 智能体
8.3理解与使用 CrewAI 框架中的 Crew
8.4使用 Flow 设计流程控制
8.5【实战】创建和管理 CrewAI 中的智能体
8.6【实战】用CrewAI 进行智能体任务管理
8.7【实战】怎么用CrewAI进行知识管理
8.8深入了解CrewAI 定制化提示
8.9深入了解 CrewAI 的指纹系统
第9章 AI智能体底层协议深度解析
9.1重构知识的边界——RAG全景解读
9.2MCP协议深度剖析——智能体的超级数据总线
9.3AI智能体底层协议——A2A、ACP、ANP深度解读
9.3.1智能体互联网正在到来
9.3.2A2A协议——智能体之间的共识语言
9.3.3ACP协议——AI 智能体的 HTTP
9.3.4ANP协议——去中心化智能体网络
9.4【实战】用 A2A SDK 搭建一个多智能体对话
9.5【实战】用AgentConnect框架连接去中心化的多智能体
9.6AI智能体相关的多技术融合带来的新机遇
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| 內容試閱：
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前言
在人工智能迅猛发展的今天，AI已经广泛应用于我们的工作生活中。搜索引擎可以自动补全关键词，AI客服系统可以通过自然语言理解自动回复问题，AI图像生成工具可以一键创作海报，甚至连写作、编程、设计、排版这样的专业工作也逐渐被AI工具所“接管”。但在这一切背后，真正推动效率跃迁的核心技术，正在从“单点式AI工具”迈向“AI智能体（AI Agent）”这一全新形态。
1. AI智能体如何改变工作方式？
传统的AI应用，大多是“单一任务驱动”——提问，等待结果，然后再次提问。无论是对话机器人还是AI图像识别模型，基本都是“输入－输出”结构。这种方式虽然简单，却难以胜任复杂任务。比如，要完成一套完整的项目管理流程，就可能涉及日程安排、文档处理、数据分析、跨工具通信等多个步骤，而传统AI工具几乎无法自动完成这一系列连贯操作。
AI智能体的出现打破了这一限制。AI智能体具备自主性、交互性与目标导向的行动能力，不再只是回答问题的“工具”，而是能够主动思考、计划、执行的“数字角色”。智能体可以理解复杂指令、调用外部工具、分析上下文并持续与人进行交流，甚至能自主发起下一步任务。举例来说，一个具备智能体能力的AI助理不仅能帮忙写一份会议纪要，还能根据内容自动安排后续会议、发送通知、生成任务清单并同步到团队协作平台。
这意味着，AI智能体在重塑工作流程的同时，大幅度提升数字劳动的“自动化程度”和“协同能力”。未来的办公环境中，一个人或一个团队所使用的，可能将是一套由多个智能体组成的“数字工厂”，它们各司其职，协同配合，持续优化效率。
2.为什么需要AI智能体？
随着技术演进，工作模式正在发生深刻改变，AI 智能体应运而生并迅速普及。实际上，AI 智能体所解决的，是传统 AI 工具和流程所无法覆盖的“复杂决策与任务协作”难题。
（1）实现连续高效的工作流程
智能体具备自主性，能够全天候、不间断地执行任务，无须人工干预。这种“永不打烊”的特质，特别适合处理数据分析、监控预警、跨系统协调等重复性工作，显著提升业务运行效率。举例来说，需要跨平台获取信息、生成报告、触发后续流程时，智能体可以主动识别任务、调度执行，而不依赖人工逐步启动。
从0到1搭建AI智能体：Manus+LangChain+Dify多平台应用及多智能体协同前言（2）支持实时判断与动态应对与只负责生成应答的大语言模型不同，AI 智能体拥有感知环境、及时决策和执行行动的能力。AI 智能体可以接入外部接口或传感器数据，在面对环境变化时动态调整策略。这种实时交互让它们能在多变场景中快速响应、减少错误并输出更贴合实际的结果。例如市场条件变化、客户行为调整等，智能体都能快速识别并响应。
（3）降低成本、提升可扩展性
AI 智能体不需要像传统系统那样在任务量大幅增长时大量新增人力，只需扩展部署，而不会导致成本急剧上升。AI 智能体具备高度的可扩展性和自我优化能力，可随着执行次数增加而提升效率。这一点对创业团队尤为重要，在资源有限的情况下，也可以借助智能体实现自动化部署和规模化运营。
（4）带来决策支持与精准沟通体验
智能体不仅能执行任务，还能分析数据、提炼趋势，并提出建议以支持决策。例如在客户服务、销售、HR 等职能领域，智能体能主动联系客户、生成候选方案，并优化沟通流程，从而提升体验与响应质量。
（5）打破系统孤岛，实现跨部门协作
多个智能体协同工作时能够自动共享上下文与状态，实现跨系统、跨角色配合完成任务。这种协作方式正逐渐替代传统的“人工转接”“手动协调”，使各系统无缝连接、信息流畅通无阻。
（6）从信息获取走向复杂任务执行
虽然大语言模型（Large Language Model，LLM）和 RAG 技术在内容生成和知识检索上表现出色，但它们不足以承担真实世界的任务执行与决策工作。
AI 智能体则弥补了这一缺陷，提供从“输入文本”到“主动规划、执行、反馈”的完整能力模块系统。智能体能够将语言理解转化为行动指令，真正完成跨系统的任务流程。
3.阅读本书能学到什么？
本书以实用性为主线，采用“从零起步、逐步深入”的结构，帮助读者全面理解AI智能体的理念、构建方法与实际应用。本书共分3篇：
“第1篇 零基础入门——开启你的AI智能体旅程”从概念出发，介绍AI智能体与传统AI的区别、运行机制与核心特性。通过可视化工具“扣子”平台，带领读者零代码地完成第一个智能体构建任务，真正实现“人人可搭建AI助手”。
“第2篇 升级打怪——从AI玩家到AI编排师”进入中级阶段，聚焦Manus、AgentScope、LangChain、Dify等主流智能体平台与框架。每一章都配有实战
项目，例如旅游规划、数据分析、问答智能体、五子棋游戏等，帮助读者理解不同平台的应用场景与能力边界，以及主流智能体平台与框架的实战方法和技巧。
“第3篇 高级实战——深度挖掘AI智能体的潜力”面向有一定基础的开发者，先通过OpenManus 实战，打造进阶型智能体，再通过CrewAI 创建多角色智能体实战，解剖多角色智能体的实战方法和技巧，最后深入挖掘AI智能体的潜力，进一步剖析AI智能体背后的关键技术，包括RAG、MCP、A2A等协议，讲解智能体之间如何进行通信与协作、如何部署本地系统、如何融合多模态信息，构建真正具备“决策”与“交流”能力的系统。
每一章都包含实战部分，力求让读者“读得懂、学得会、用得上”。通过本书的学习，你不仅可以掌握AI智能体的概念和架构，更能亲手构建出具备实际功能的智能系统，最终具备独立设计、组合、部署智能体的能力。
AI智能体的时代已经悄然来临。从初级的个人助手，到多智能体协作的系统平台，AI智能体正重新定义未来的生产方式。不久的将来，在日常办公、教育教学、软件开发、数字创作、企业运营等领域，都将逐步涌现出越来越多由AI智能体驱动的工作流。掌握这一新范式，既是技术升级的必由之路，也是抢占未来数字时代主动权的重要起点。
愿本书成为这场变革之旅的起点，帮助每一位立志于科技、渴望高效、追求创造的人，拼出属于自己的AI智能体蓝图。
4.配套资源与勘误
如果读者在阅读本书的过程中有任何疑问，请关注“源码大数据”公众号，输入遇到的问题，作者会尽快与读者进行交流及回复。
关注“源码大数据”公众号后输入“ai agent learning”，即可获得本书配套资料、视频教程、最新AI智能体相关研究资料等。
读者可以通过抖音、小红书、B站、知乎、快手等搜索作者的自媒体账号“廖显东-ShirDon”，免费观看最新视频教程。
由于作者水平有限，难免有纰漏之处，欢迎读者通过“源码大数据”公众号或者QQ号823923263批评指正。
5.致谢
特别感谢机械工业出版社李晓波编辑，是他推动了这本书的出版，并在我写书过程中提出了许多宝贵的意见和建议。
感谢我的女儿，她给了我更多写作的动力和快乐，希望她能够健康快乐地成长。
感谢我的妻子，在我写作期间，她给予了我许多意见和建议，并坚定地支持我，才使得我更加专注。没有她的支持，这本书就不会这么快完稿。
编者
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