目 錄

第1章 從大語(yǔ)言模型到智能體的演進(jìn) 1
1.1 從大語(yǔ)言模型到智能體 1
1.1.1 自回歸大模型核心技術(shù)的突破 1
1.1.2 大語(yǔ)言模型發(fā)展的里程碑 2
1.1.3 從大語(yǔ)言模型到智能體 3
1.2 Qwen3架構(gòu)革新與性能躍遷 4
1.2.1 Qwen3核心技術(shù)解讀 4
1.2.2 Qwen3并行計(jì)算效能躍遷 6
1.2.3 Qwen3重新定義工作認(rèn)知 8
1.3 本章小結(jié) 9
第2章 Agent開(kāi)發(fā)環(huán)境配置 10
2.1 智能體開(kāi)發(fā)環(huán)境安裝 10
2.1.1 Miniconda的下載與安裝 11
2.1.2 PyTorch的下載與安裝 13
2.1.3 PyCharm編譯器的安裝與使用 16
2.2 本地化Qwen3的下載與基礎(chǔ)使用 19
2.2.1 ModelScope簡(jiǎn)介 20
2.2.2 Qwen3模型的本地化部署與使用 21
2.2.3 Qwen3中思考模式的切換 22
2.3 本章小結(jié) 24
第3章 基于陪伴Agent的大模型微調(diào) 25
3.1 大模型微調(diào) 25
3.1.1 大模型微調(diào)的作用 25
3.1.2 大模型微調(diào)技術(shù)有哪些 26
3.2 二次元風(fēng)格的陪伴Agent微調(diào)實(shí)戰(zhàn) 26
3.2.1 微調(diào)模型與數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備 27
3.2.2 使用TRL全量微調(diào)大模型 29
3.2.3 使用微調(diào)后的大模型進(jìn)行二次元風(fēng)格問(wèn)答 31
3.3 本章小結(jié) 32
第4章 在線Qwen3大模型的基本使用 33
4.1 網(wǎng)頁(yè)端Qwen3大模型的基本使用 33
4.1.1 在線Qwen3的注冊(cè)與基本使用 34
4.1.2 不同提示詞對(duì)回答的影響 35
4.2 Qwen3在線API的使用 37
4.2.1 在線Qwen3注冊(cè)與基本使用 37
4.2.2 不同需求的Qwen3的API使用 38
4.2.3 在線API的工具調(diào)用與簡(jiǎn)單RAG處理 41
4.3 本章小結(jié) 44
第5章 RAG與提示詞工程 45
5.1 RAG技術(shù)體系 46
5.1.1 RAG的定義與核心流程 46
5.1.2 數(shù)據(jù)處理與分塊策略 47
5.1.3 Rerank機(jī)制詳解 49
5.2 問(wèn)題表示與提示工程 51
5.2.1 核心原則與實(shí)踐 51
5.2.2 提示工程中的思維鏈詳解 52
5.3 結(jié)合RAG與思維鏈的任務(wù)拆解實(shí)戰(zhàn) 54
5.3.1 加載思維鏈的查詢處理 54
5.3.2 思維鏈的查詢處理 55
5.3.3 結(jié)合RAG的思維鏈任務(wù)規(guī)劃 57
5.4 本章小結(jié) 61
第6章 Agent架構(gòu)設(shè)計(jì) 62
6.1 智能體技術(shù)演進(jìn)路徑 62
6.1.1 從大模型到自主智能體的能力躍遷 63
6.1.2 LLM、Workflow與Graph技術(shù)路線對(duì)比分析 64
6.1.3 交互范式變革：從工具調(diào)用到意圖理解 65
6.2 智能體架構(gòu)設(shè)計(jì) 66
6.2.1 感知-決策-執(zhí)行閉環(huán)架構(gòu)設(shè)計(jì) 67
6.2.2 記憶模塊與上下文管理機(jī)制 67
6.2.3 工具調(diào)用與外部系統(tǒng)集成策略 68
6.3 本章小結(jié) 69
第7章 多Agent跨境電商智能客服實(shí)戰(zhàn) 70
7.1 分層Agent跨境電商智能客服基本架構(gòu)設(shè)計(jì) 70
7.1.1 DTC模式的崛起與智能客服的新要求 71
7.1.2 跨境電商智能客服架構(gòu)設(shè)計(jì) 72
7.1.3 用于復(fù)雜任務(wù)分配、解決與匯總的分層Agent架構(gòu) 73
7.2 搭建具備商業(yè)問(wèn)答能力的交流客服Agent 74
7.2.1 基于Qwen3的多語(yǔ)種智能客服基座模型簡(jiǎn)介 75
7.2.2 真實(shí)客服數(shù)據(jù)集介紹與使用詳解 76
7.2.3 使用LoRA微調(diào)基座模型 77
7.2.4 使用微調(diào)后的智能客服基座模型完成推理 81
7.2.5 原生Qwen3多語(yǔ)種支持與跨境電商智能客服語(yǔ)言設(shè)置 82
7.3 給交流客服Agent注入垂直領(lǐng)域知識(shí) 85
7.3.1 給客服大模型直接添加知識(shí)的方法 86
7.3.2 更高精度的RAG詳解與使用示例 88
7.3.3 基于BM25算法的RAG實(shí)戰(zhàn) 90
7.3.4 基于Embedding向量排序的RAG實(shí)戰(zhàn) 94
7.3.5 補(bǔ)充講解1：智能客服模型垂直領(lǐng)域知識(shí)注入 100
7.3.6 補(bǔ)充講解2：用Qwen3開(kāi)展向量計(jì)算 102
7.4 搭建基于Qwen3的調(diào)度Agent 104
7.4.1 使用MCP構(gòu)建適配智能客服的工具集 104
7.4.2 基于在線Qwen3的客戶意圖識(shí)別與工具調(diào)度Agent 108
7.5 本章小結(jié) 112
第8章 多智能體協(xié)作的原生A2A協(xié)議詳解 114
8.1 A2A架構(gòu)詳解 115
8.1.1 A2A的功能與定義 115
8.1.2 A2A通信與交互模塊詳解 116
8.2 Hello Agent：A2A多智能體交互實(shí)戰(zhàn) 119
8.2.1 定義模塊組件的實(shí)現(xiàn)與查看 119
8.2.2 服務(wù)模塊組件的實(shí)現(xiàn)與啟動(dòng) 122
8.2.3 執(zhí)行模塊組件的實(shí)現(xiàn)與運(yùn)行 125
8.3 本章小結(jié) 127
第9章 MCP與應(yīng)用詳解 128
9.1 工具調(diào)用詳解 128
9.1.1 Python調(diào)用工具的基本原理 129
9.1.2 使用Qwen3演示大模型工具調(diào)用方法 130
9.2 MCP協(xié)議詳解 133
9.2.1 MCP功能與架構(gòu)詳解 134
9.2.2 單機(jī)MCP服務(wù)端的搭建 137
9.2.3 單機(jī)MCP客戶端的搭建與使用 138
9.3 本章小結(jié) 143
第10章 云上MCP服務(wù)的部署與使用 144
10.1 多種MCP連接協(xié)議詳解 144
10.1.1 stdio與SSE傳輸協(xié)議 144
10.1.2 基于SSE傳輸協(xié)議的MCP服務(wù)端 146
10.1.3 可視化驗(yàn)證基于SSE協(xié)議的MCP服務(wù) 146
10.2 局域網(wǎng)MCP服務(wù)器的搭建與使用實(shí)戰(zhàn) 150
10.2.1 局域網(wǎng)MCP服務(wù)端的搭建 150
10.2.2 局域網(wǎng)MCP客戶端連接MCP服務(wù) 152
10.3 基于騰訊云的MCP服務(wù)架設(shè)與使用 154
10.3.1 高效便捷的MCP云服務(wù)平臺(tái) 154
10.3.2 騰訊云MCP服務(wù)部署代碼的編寫(xiě) 157
10.3.3 騰訊云端口的開(kāi)啟以及在線MCP服務(wù)的驗(yàn)證 158
10.3.4 騰訊云的持久化服務(wù)的開(kāi)啟 160
10.4 本章小結(jié) 161
第11章 高德地圖MCP服務(wù)智能調(diào)用實(shí)戰(zhàn) 162
11.1 MCP驗(yàn)證工具與高德地圖剖析 162
11.1.1 MCP Inspector使用演示 162
11.1.2 FastMCP用法講解 166
11.1.3 高德地圖MCP服務(wù)剖析與測(cè)試 171
11.2 高德MCP服務(wù)的解析與應(yīng)用重構(gòu) 181
11.2.1 基于URL的高德MCP服務(wù)的解析 182
11.2.2 原生高德MCP服務(wù)的解析 187
11.2.3 解析基于高德MCP工具調(diào)用的示例 191
11.3 智能化自定義高德MCP服務(wù)實(shí)戰(zhàn) 196
11.3.1 在線Qwen3大模型的使用 196
11.3.2 高德MCP函數(shù)工具的解析與格式轉(zhuǎn)換 198
11.3.3 在線Qwen3的工具格式、函數(shù)體與轉(zhuǎn)換函數(shù) 200
11.3.4 結(jié)合Qwen3智能化自定義高德MCP應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 208
11.4 本章小結(jié) 214
第12章 構(gòu)建個(gè)性化的arXiv科研論文MCP服務(wù)實(shí)戰(zhàn) 215
12.1 將arXiv MCP服務(wù)拆解為API應(yīng)用 215
12.1.1 基礎(chǔ)arXiv MCP服務(wù)的安裝與拆解運(yùn)行 216
12.1.2 使用大模型實(shí)現(xiàn)輔助工具函數(shù)設(shè)置 217
12.1.3 對(duì)查詢結(jié)果的個(gè)性化排序處理 222
12.1.4 適配閱讀習(xí)慣的可視化操作 225
12.2 設(shè)計(jì)個(gè)性化的科研論文查詢函數(shù)設(shè)計(jì) 226
12.2.1 FastAPI用法講解 226
12.2.2 基于Flow過(guò)程的科研論文查詢 229
12.2.3 將查詢服務(wù)重新包裝成API服務(wù) 233
12.3 將arXiv API包裝為MCP服務(wù) 236
12.3.1 重構(gòu)原有的arXiv API服務(wù) 237
12.3.2 將arXiv API重新包裝為定制的MCP服務(wù) 240
12.4 本章小結(jié) 244
第13章 基于gradio的云上MCP服務(wù)發(fā)布 245
13.1 gradio的基本使用詳解 245
13.1.1 從gradio的Interface開(kāi)始 245
13.1.2 gradio輸入與輸出組件 248
13.1.3 啟動(dòng)gradio的launch 252
13.1.4 gradio中多樣化的輸入/輸出組件 253
13.1.5 gradio中常用的幾個(gè)組件 256
13.2 基于gradio的MCP服務(wù) 268
13.2.1 基于gradio本地實(shí)現(xiàn)MCP服務(wù)程序 269
13.2.2 基于gradio免費(fèi)部署云端MCP服務(wù) 271
13.3 本章小結(jié) 274
第14章 基于MCP的旅游規(guī)劃智能體開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn) 275
14.1 基礎(chǔ)智能體組件 276
14.1.1 智能體的基本模塊 276
14.1.2 智能體的System Prompt 277
14.1.3 對(duì)MCP服務(wù)的加載和處理 280
14.2 智能體整合與單一MCP實(shí)戰(zhàn) 282
14.2.1 完整的智能體整合 282
14.2.2 智能體整合高德MCP服務(wù)實(shí)戰(zhàn) 291
14.3 智能體引導(dǎo)的尋味之旅 292
14.3.1 規(guī)劃與文件處理MCP詳解 292
14.3.2 饗攬杭城：智能體引導(dǎo)的尋味之旅 301
14.4 本章小結(jié) 312
第15章 多智能體框架LangGraph與聊天助手實(shí)戰(zhàn) 313
15.1 初識(shí)LangGraph與工作流搭建 313
15.1.1 用LangGraph把大象裝進(jìn)冰箱 314
15.1.2 LangGraph特性與技術(shù)原理 319
15.1.3 LangGraph組件詳解 319
15.1.4 LangGraph中的StateGraph 320
15.1.5 LangGraph中的節(jié)點(diǎn) 321
15.1.6 LangGraph中的邊 323
15.2 基于LangGraph的聊天助手搭建 324
15.2.1 LangGraph構(gòu)建的聊天助手 325
15.2.2 原生LangGraph接口對(duì)Qwen3的調(diào)用 327
15.2.3 一般智能體運(yùn)行范式詳解 328
15.2.4 基于LangGraph與Qwen3完成聊天助手 331
15.2.5 進(jìn)階智能體構(gòu)建 333
15.3 本章小結(jié) 337
第16章 基于LangGraph的高品質(zhì)住宅投研智能體開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn) 338
16.1 搭建投研助手的知識(shí)維度 339
16.1.1 負(fù)公攤深析：解構(gòu)高品質(zhì)住宅的價(jià)值基底 339
16.1.2 搭建全域知識(shí)架構(gòu)的投研認(rèn)知體系 340
16.1.3 智居范式躍遷：重構(gòu)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的居住品質(zhì)生態(tài) 341
16.2 基于Qwen3的高品質(zhì)住宅投研助手實(shí)戰(zhàn) 342
16.2.1 智能體流程功能的定義 343
16.2.2 智能體流程角色的設(shè)定 344
16.2.3 投研智能體不同角色的組合與實(shí)現(xiàn) 346
16.2.4 完整投研智能體的搭建與運(yùn)行 351
16.2.5 在騰訊云上部署高品質(zhì)住宅投研助手 354
16.3 本章小結(jié) 356