Part.1 第一步，夯实AI Agent开发理论基础
本书以深入浅出的方式阐述了AI Agent的基本概念、发展历程及其在各个领域的应用场景。通过丰富的图示和清晰的逻辑，读者能够迅速建立对AI Agent的全面认知，为后续的学习打下坚实的基础。
Part.2 第二步，掌握AI Agent开发的关键技术
本书对AI Agent开发所需的关键技术进行了系统梳理，包括大模型私有化部署、模型微调与蒸馏、Function Calling机制与Agent常用设计模式以及MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent-to-Agent）、LangGraph工作流等开发思想与工具脚手架。
**新研究热点——多Agent协同。**书中不仅介绍了MCP在工具标准化封装中的应用，还深入探讨了Google推出的A2A协议，讲解如何通过标准化接口实现不同Agent之间的高效协同。这些前沿技术的引入，为读者打开了通往未来AI世界的大门。
**掌握大模型私有化部署技巧。**基于Ollama、Higress和vLLM、Ray、llama.cpp等工具，并以DeepSeek模型为例，实现模型的私有化部署方案，不仅解决了企业在引入AI技术时的后顾之忧，也为读者提供了可复用的技术框架。
**精通模型微调与蒸馏技术。**针对商业大模型在特定领域应用中的局限性，书中详细讲解了如何通过模型微调与蒸馏技术，提升模型在特定任务上的表现。无论是使用LLaMA-Factory进行一站式微调，还是通过蒸馏技术生成新闻分类型Qwen2.5-7B模型，书中都提供了详尽的步骤说明和代码示例，帮助读者轻松掌握这些高级技能。
**深入理解Function Calling与Agent设计模式。**Function Calling是AI Agent与外部环境交互的重要机制，书中通过零开发框架实现Function Calling的实例，引导读者逐步理解其工作原理。同时，书中还介绍了ReAct等多种Agent设计模式，并且使用OpenAI SDK，纯手工对经典ReAct模式进行实现。
**应对AI Agent开发中的常见挑战。**针对复杂任务分解、多轮对话管理等，书中介绍了CoT、ReAct、Reflexion及ReWOO等多种设计模式，并通过实战案例展示了它们的具体应用。
在书中，每项关键技术都通过原理讲解、代码示例和实战演练相结合的方式，确保读者能够透彻理解并灵活运用。特别是对于Function Calling和Agent设计模式等难点内容，书中通过丰富的图表和流程图，将抽象概念具象化，极大地降低了学习难度。
Part.3 第三步，多领域AI Agent开发项目实战演练
在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的指引下，我国正加速推进人工智能与经济社会各领域的深度融合，力求通过科技、产业、消费、民生、治理及全球合作等多维度的创新，重塑生产生活范式，催生新质生产力。
本书基于业界前沿的MCP、A2A、LangGraph等技术与平台化开发思想，分别针对求职就业、教育学习、软件开发及金融服务等关键领域，精心设计了AI求职助手、AI版“作业帮”、智能编程助手、多Agent金融项目等4个实战项目，帮助读者提升跨领域协作的能力，助力其在求职时作为丰富的项目经历展示，提升人工智能时代的核心竞争力。
为了方便读者学习和实践，书中还提供了丰富的配套资源，包括源代码、视频讲解、图片文件等。
Part.4 结语
AI Agent拥有广阔的发展空间和明确的方向目标，能精准适配不同场景需求，掌握其开发技能是适应未来多元化工作需求的必学技能。
**《AI Agent 开发实战：MCP+A2A+LangGraph 驱动的智能体全流程开发》**为读者学习AI Agent开发技能提供了良好指引：从夯实理论基础，阐释基本概念、发展历程及应用场景，到掌握关键技术——每项技术均结合原理、代码与实战以降低学习难度，再到多领域AI Agent开发项目实战演练，涵盖多个关键领域并提供智能化解决方案。
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如何送书？
1.本次一共赠送2人书籍，为上文推荐书籍，取留言点赞数最多的2位小伙伴，包邮到家，留言需关注公众号，兑奖会验证。
2.中奖名额为2位，开奖时间为2025年11月15日（ 周六） 12:00 ，取留言内点赞数最多的2位同学。
3.兑奖时间于2025年11月16日（ 周日） 12:00截止，过期不候。
4.中奖后请联系（微信：cloud288）私发邮寄地址及联系方式。
5.最近1个月已经通过本渠道送过书的同学不再赠书，无需参与活动，本活动由AI应用案例库推出，活动解释权归本人所有。
微信将好友放开到了一万，小伙伴可以加我，先到先得；需简单自我介绍下或者朋友圈对等开放。若一条都不满足，拒绝提供好友位，如需加AI讨论群，可以备注，融入圈子，一起成长。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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