从零到一：掌握大模型应用开发，构建你的AI Agent（附教程）

AI Agent开发实战教程：从零到一构建智能助手

最新推荐文章于 2025-09-04 09:54:29 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-04 09:54:29 发布 · 851 阅读

19 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #deepseek #LLM #自然语言处理 #大模型 #程序员 #Agent

黄佳老师出品的书籍和课程（LangChain/GPT图解/机器学习），以其深入浅出的教学风格和丰富的实战经验，在AI领域赢得了广泛的认可。他的新书《大模型应用开发动手做 AI Agent》不仅继续了他一贯的风格，更在专业性和实用性上进行了显著提升，为程序员和AI爱好者提供了一本全面的AI Agent开发指南。

AI Agent火爆到什么程度？

AI Agent的重要性已经得到了业界的广泛认同。OpenAI创始人奥特曼预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个AI Agent；比尔·盖茨在2023年曾预言：AI Agent将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业；吴恩达教授在AI Ascent 2024演讲中高赞：AI Agent是一个令人兴奋的趋势，所有从事AI开发的人都应该关注。而国内的各科技巨头也纷纷布局AI Agent平台，如：钉钉的AI PaaS、百度智能云千帆大模型平台等等。

Agent 是未来最重要的智能化工具。对于程序员来说，是时候将目光转向大模型的应用开发了，率先抢占AI的下一个风口AI Agent。

今天，带来一本新书 《大模型应用开发动手做 AI Agent》 这本书由《GPT图解》的作者黄佳老师创作，从0到1手把手教你做AI Agent。《大模型应用开发动手做 AI Agent》不仅仅是一本书，它是程序员和科技爱好者的指南，引领他们进入AI的奇妙世界。作者通过深入浅出的方式，将复杂的AI概念和模型应用开发变得易于理解，让读者能够动手实践，构建自己的AI Agent。这本书不仅提供了丰富的理论知识，更通过实际案例，展示了AI技术的强大潜力和应用前景。无论你是AI领域的新手还是有经验的开发者，这本书都将是你书架上的宝贵财富，帮助你解锁AI的无限可能。

AI Agent 面面观

先对 Agent 下一个定义：Agent 是一个具有一定程度自主性的人工智能系统。更进一步说，Agent 是一个能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。

Agent 具有四大特性：

· 自主性： Agent 能够根据自身的知识和经验，独立做出决策和采取行动。

· 适应性： Agent 能够学习和适应环境，不断提高自己的能力。

· 交互性： Agent 能够与人类进行交互，提供信息和服务。

· 功能性： Agent 可以在特定领域内执行特定的任务。

要从技术上实现上述特性，Agent 通常需要包含四大核心组件。感知器用来收集环境信息；知识库存储和管理有关环境和自身状态的信息；决策引擎分析感知的信息，做出决策；执行器在环境中采取行动。

那么，我们在开发 Agent 时要遵循哪些原则才能收效最佳呢？本书作者引据儒家经典的“博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之”。在经过引申之后，为我们阐述了 Agent 方法论。

博学：海纳百川，基于海量数据的训练。

审问：接受清晰明确的指令，即有效的提示工程。

慎思：在精巧设计的模式下认知，配置 CoT、ToT、ReAct 等思维框架。

明辨：明确地遵循人类道德规范，通过指令微调和价值对齐来确保AI安全无害。

笃行：借助 ToolCalls 和 Function Calling 等技术工具与外界交互。

将传统文化中的哲理与现代科技前沿结合，碰撞出智慧的火花，这对处于萌芽阶段的 Agent 技术来说，是十分珍贵的思考。Agent 市场潜力巨大，但目前相关技术资料分散，本书将多项 AI 技术和工具整合到一起，为 Agent 开发提供系统性指导。

作者黄佳，笔名咖哥，现任新加坡科技研究局人工智能研究员，他在 NLP、大模型、AI in MedTech、AI in FinTech 等领域积累了丰富的项目经验。他还著有《GPT图解：大模型是怎样构建的》《零基础学机器学习》《数据分析咖哥十话：从思维到实践促进运营增长》等图书。

在黄佳的书中，他总是以“咖哥”这个角色引出讨论，再以妙趣横生的方式讲解复杂的技术。这是因为他乐于保持好奇心、拥抱变化、持续学习，希望借助AI的“慧眼”和“注意力”来观察世界，并以轻松幽默的方式分享知识，收获本真的快乐。

现在，让咖哥带着我们动手玩转 Agent 开发吧。

动手玩转 AI Agent

对于构建 Agent 来说，目前业界已经具备技术基础，包括大模型和 AIGC 模型、人工智能应用开发框架和工具、软件平台、丰富的数据等。只要结合具体的业务场景，将现有技术进行整合，就能开发出满足需求的 Agent。

本书按照“基础知识——技术工具——项目实战”三部分来组织内容，帮助读者从理论学习推进到动手实际操作。

基础知识

这部分先是定义了 Agent 的概念，然后说明大模型对于 Agent 的重要程度如同大脑，这是 Agent 进行理解和决策的基础。还对 Agent 的四大特性与四大核心组件进行介绍。

书中提到 Agent 可用于自动化办公、客户服务、个性化推荐、医疗保健等领域，将会带来新的商业模式和变革。

技术工具

书中介绍了 Agent 架构的四大要素，分别是规划、记忆、工具、执行。重点介绍了当前流行的 ReAct 框架。详细说明了以下技术工具的使用方法。

**· OpenAI API 以及 OpenAI Assistants：**用于调用包含 GPT-4 模型和 DALL·E 3 模型在内的众多人工智能模型。

**· LangChain：**开源框架，专门用于构建和开发由大型语言模型驱动的应用程序，其中包含对 ReAct 框架的封装和实现。

**· LlamaIndex：**开源框架，用于帮助管理和检索非结构化数据，利用大模型的能力和 Agent 框架来提高文本检索的准确性、效率和智能程度。

Agent 通过接口连接大模型，获得生成内容、语言理解、决策支持能力，再通过外部工具执行复杂任务，或者与环境交互。

项目实战

工具都会用之后，这部分要讲的就是怎样做出成功的应用，书中详细解析了 7 个项目的实战。

· Agent 1：自动化办公项目，通过 Assistants API 和 DALL·E 3 模型创作 PPT。

· Agent 2：多功能选择的引擎，通过 Function Calling 调用函数。

· Agent 3：推理与行动的协同，通过 LangChain 中的 ReAct 框架实现自动定价。

· Agent 4：计划和执行的解耦，通过 LangChain 中的 Play-and-Execute 实现智能调度库存。

· Agent 5：知识的提取与整合，通过 LlamaIndex 实现检索增强生成 Agent。

· Agent 6：GitHub 的网红聚落，AutoGPT、BabyAGI 和 CAMEL。

· Agent 7：多 Agent 框架，AutoGen 和 MetaGPT。

本书兼具理论与实践，读者可以轻松入门，快速掌握 AI Agent 的开发方法。

结语

自从 ChatGPT 诞生以来，大模型技术在业界可谓炙手可热，人们从最初的惊叹到现在广泛应用，而人工智能的下一个引爆点很有可能就是 AI Agent。

《大模型应用开发：动手做 AI Agent》从零基础出发，介绍了 Agent 的定义、特性与技术架构，还对构建 Agent 的 AI 技术工具进行了详细讲解，最后以 7 个实战项目展示了 Agent 开发的方法。

本书的一大特点是站在技术前沿，结合当下实际需要，提出了一套 Agent 开发的系统性方法论。这在业界具有开创性意义，作者也希望读者通过这本书开启对人工智能应用开发的探索。

实战性强是本书另一大特点，7 个实战项目覆盖了 Agent 开发的多个方面。读者如果在实际工作中遇到困难，都可以在案例中得到启发，或者直接找到解决方案。

在这本书里，我们又见到咖哥和搭档小雪，在轻松幽默的对话中，将各种原理和概念娓娓道来，生动形象地解释了复杂的技术实现过程。即使是讲前沿的 AI 技术，读者也会觉得非常有趣。

本书适合想要转型的程序员、意欲投身 AI 领域的专业研究人员阅读。对 Agent 技术感兴趣的技术爱好者、企业负责人、高等院校师生也都可以从本书中有所收获。

**《大模型应用开发：动手做 AI Agent》**为我们提供了一个千载难逢的良机，抓住这个机会，成为时代的领航者吧！

在这里插入图片描述

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

五、AI产品经理大模型教程

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望