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| 編輯推薦： |
（1）不懂编程是很多人开发Agent的痛点，扣子提供了一个零门槛开发Agent的平台。通过可视化设计，不懂编程也能开发Agent。
（2）没有开发思路也不用担心，本书详细介绍了开发Agent的实施框架，即明确应用场景、梳理业务流程和分析痛点、梳理Agent的功能定位和开发需求、绘制Agent的运行流程图、设置大模型及参数、设计提示词、配置Agent技能、设计用户沟通页面、测试与调优、发布。只要懂业务就能开发Agent，如果懂代码就可以更好地开发Agent。
（3）AI Agent在个人工作提效、企业降本增效、提升生产力上都有巨大潜力。掌握先进生产力，快人一步。
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| 內容簡介： |
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Agent（智能体）是大模型落地的重要方向，是AI技术的下一个风口。为了让更多非技术出身的人能够通俗地理解Agent，并零门槛利用Agent开发平台设计自己的Agent，我们撰写了本书。 本书分为入门篇、工具篇、实战篇。入门篇介绍了Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别，Agent对个人和企业的价值，以及开发Agent需要掌握的基础知识。工具篇详细介绍了Agent开发平台的演进，盘点了国内的主流Agent开发平台，重点介绍了扣子平台的操作要点，并提出了Agent开发的通用流程。实战篇围绕5个典型的Agent使用场景，详细介绍了11个Agent的开发过程。 本书适合对AI感兴趣的读者阅读，包括学习Agent的开发者、想要提升工作效率的职场人、推动企业AI深化应用的管理者、希望在AI领域创业的人、学校的老师和学生等。 无论你是哪种类型的读者，本书都能帮助你系统并且轻松地掌握Agent从概念到实操的相关知识、技能和方法，让你在AI时代更好地适应工作和生活。
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| 關於作者： |
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叶涛壹启同辉创始人，拥有管理咨询和AI培训咨询双重工作背景与经验。AI时代新咨询倡导者：15年管理咨询工作经验，中国企业联合会战略咨询专业委员会成员，全国中小企业管理咨询服务专家信息库专家。曾担任知名上市咨询机构董事、常务副总裁。专注于帮助成长性企业构建AI时代的组织能力，实现经营突破。主导过100多个咨询项目成功交付，辅导过多家企业实现业绩倍增和组织升级。AI场景化落地赋能师：系统提出个人和组织应用AI技术的底层方法论——C-SMT能力框架，基于“业务场景”提供AI赋能培训和企业AI咨询服务。“AICX”公众号创办人。“AICX”是一个备受好评的专业自媒体账号，分享AI技术在工作、生活中的应用。管锴武汉大学管理学硕士，拥有多年企业高层管理经验和6年企业管理咨询经验。致力于研究如何将AI技术有效地应用于企业运营中，以实现降本增效的目标。张心雨西北工业大学工学学士，香港理工大学管理学硕士。曾在头部地产公司从事人力资源管理工作多年。持续研究AI技术在工作和生活中的应用。
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| 目錄：
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入门篇——人人都需要AI Agent
第1章 为什么要学习AI Agent 3
1.1 初步认识Agent 3
1.1.1 Agent的概念与发展 3
1.1.2 Agent是高层级的AI技术应用 5
1.1.3 Agent的特点与能力 7
1.2 Agent让大模型更可用 8
1.2.1 大模型 Agent，实现AI应用场景化 8
1.2.2 Agent让传统软件更智能 9
1.2.3 百花齐放，Agent是下一代应用 11
1.3 Agent对个人和企业的价值 12
1.3.1 Agent影响个人工作和生活方式 12
1.3.2 Agent助力企业降本增效 14
第2章 开发Agent的知识储备 18
2.1 了解Agent的工作原理 18
2.1.1 Agent的基本决策流程：感知—规划—行动 18
2.1.2 Agent的4大能力：规划、记忆、使用工具、行动 19
2.1.3 Agent相关术语 20
2.2 规划Agent业务场景所需的业务流程知识 24
2.2.1 开发Agent为什么要学习业务流程知识 24
2.2.2 Agent开发者的业务流程工具箱 26
2.3 开发Agent是否需要掌握编程技术 30
2.3.1 借助Agent开发平台，不会编程也可以开发Agent 30
2.3.2 掌握编程技术，有助于Agent开发进阶 32
工具篇——Agent开发很简单
第3章 认识Agent开发平台 35
3.1 Agent开发平台的演进 35
3.1.1 什么是Agent开发平台 35
3.1.2 国外的Agent开发平台的进化历程 37
3.1.3 Agent开发平台的发展趋势 40
3.2 国内的Agent开发平台速览 41
3.2.1 国内的Agent开发平台梳理 41
3.2.2 Agent开发平台综合对比 49
3.3 扣子国内版 52
3.3.1 扣子的特点 52
3.3.2 扣子的功能布局与使用技巧速览 53
第4章 开发Agent的流程与策略 58
4.1 开发Agent的通用流程 58
4.1.1 开发Agent的“3-10”实施框架 58
4.1.2 规划Agent 59
4.1.3 设计Agent 61
4.1.4 上线Agent 67
4.2 开发Agent的策略 69
4.2.1 懂场景和业务，比懂AI技术更重要 70
4.2.2 通过工具拓展能力，是Agent具有价值的关键 70
4.2.3 坚持小而美，聚焦特定的应用场景和功能 71
4.2.4 把Agent当成助手，而不是一个完全托管的解决方案 71
第5章 Agent开发的功能模块详解——插件、工作流、图像流 72
5.1 插件 72
5.1.1 什么是插件 72
5.1.2 在扣子的插件商店中给Agent配置插件 80
5.1.3 通过API文档创建插件 83
5.2 工作流 92
5.2.1 工作流的组成 93
5.2.2 工作流节点详解 94
5.2.3 创建、链接测试及发布工作流 112
5.3 图像流 114
5.3.1 图像流的组成 115
5.3.2 图像流的工具详解 115
5.3.3 创建和使用图像流 123
5.3.4 图像流实战案例——换脸 126
第6章 Agent开发的功能模块详解——知识库、记忆与对话体验 128
6.1 知识库 128
6.1.1 什么是Agent知识库 128
6.1.2 Agent知识库的功能 128
6.1.3 Agent知识库的运行逻辑 129
6.1.4 创建知识库 131
6.1.5 使用知识库 142
6.2 变量 144
6.2.1 什么是变量 144
6.2.2 变量的应用 145
6.3 数据库 146
6.3.1 什么是数据库 146
6.3.3 Agent数据库的应用 147
6.4 卡片 150
6.5 其他技能项 153
6.5.1 长期记忆 153
6.5.2 文件盒子 154
6.5.3 对话体验及角色 157
实战篇——5大场景、11个Agent案例
第7章 开发专业分析类Agent 163
7.1 业务场景解读：对特定领域长文档的深度理解与专业输出 163
7.1.1 什么是专业分析类Agent 163
7.1.2 专业分析类Agent的使用场景 164
7.1.3 专业分析类Agent的3大核心功能 165
7.2 入门案例1：AI投标助手 166
7.2.1 规划Agent：自动检索招标文件关键信息的投标助手 166
7.2.2 AI投标助手的开发过程详解 168
7.2.3 AI投标助手的运行效果 179
7.3 进阶案例2：调研诊断Agent 182
7.3.1 规划Agent：可替代初级顾问的AI数字员工 182
7.3.2 调研诊断Agent的开发过程详解 185
7.2.3 调研诊断Agent的运行效果 198
7.4 举一反三：专业分析类Agent的开发小结 202
第8章 开发角色扮演类Agent 204
8.1 业务场景解读：让Agent具有鲜明的人物个性及能力标签 204
8.1.1 什么是角色扮演类Agent 204
8.1.2 角色扮演类Agent的使用场景 204
8.1.3 角色扮演类Agent的核心功能和开发要点 205
8.2 入门案例1：小学生的英语口语陪练Agent 206
8.2.1 规划Agent：小学生的英语口语陪练引导老师 206
8.2.2 小学生的英语口语陪练Agent的开发过程详解 207
8.2.3 小学生的英语口语陪练Agent的运行效果 209
8.3 进阶案例2：模拟面试官Agent 210
8.3.1 规划Agent：帮助提升面试水平的模拟面试官 210
8.3.2 模拟面试官Agent的开发过程详解 212
8.3.3 模拟面试官Agent的运行效果 215
8.4 进阶案例3：多专家Agent 218
8.4.1 多Agent系统的概念与现状 218
8.4.2 设计意大利旅行Agent 219
8.5 举一反三：角色扮演类Agent的开发小结 230
第9章 开发知识问答类Agent 231
9.1 业务场景解读：基于对知识的理解提供更专业的回复 231
9.1.1 什么是知识问答类Agent 231
9.1.2 知识问答类Agent的使用场景 233
9.1.3 知识问答类Agent的3大开发要点 234
9.2 入门案例1：公司首席知识官Agent 236
9.2.1 规划Agent：变被动管理企业知识为主动响应 236
9.2.2 公司首席知识官Agent的开发过程详解 238
9.2.3 公司首席知识官Agent的运行效果 247
9.3 进阶案例2：全能助理问问Agent 249
9.3.1 规划Agent：万能问答小助手 249
9.3.2 全能助理问问Agent的开发过程详解 250
9.3.3 全能助理问问Agent的运行效果 260
9.4 举一反三：知识问答类Agent的开发小结 263
第10章 开发内容营销和自媒体运营类Agent 264
10.1 业务场景解读：基于丰富的语料和语音能力提高大模型的创作力 264
10.1.1 什么是内容营销和自媒体运营类Agent 264
10.1.2 内容营销和自媒体运营类Agent的使用场景 265
10.1.3 内容营销和自媒体运营类Agent的核心功能和开发要点 266
10.2 入门案例1：每日AI简报Agent 266
10.2.1 规划Agent：自动化的新媒体运营官 266
10.2.2 每日AI简报Agent的开发过程详解 267
10.2.3 每日AI简报Agent的运行效果 271
10.3 进阶案例2：抖音热点视频转小红书图文笔记Agent 273
10.3.1 规划Agent：跨平台自动转换文案的达人 273
10.3.2 抖音热点视频转小红书图文笔记Agent的开发过程详解 275
10.3.3 抖音热点视频转小红书图文笔记Agent的运行效果 285
10.3.4 复盘 286
10.4 举一反三：内容营销和自媒体运营类Agent的开发小结 287
第11章 开发效率办公类Agent 289
11.1 业务场景解读：日常办公流程的智能化与自动化 289
11.1.1 什么是效率办公类Agent 289
11.1.2 效率办公类Agent的使用场景 290
11.1.3 效率办公类Agent的核心功能和开发要点 291
11.2 入门案例1：文本纠错助手Agent 292
11.2.1 规划Agent：提高文档质量的AI助手 292
11.2.2 文本纠错助手Agent的开发详解 294
11.2.3 文本纠错助手Agent的运行效果 298
11.3 进阶案例2：会议纪要助手Agent 299
11.3.1 规划Agent：可以自动化生成会议纪要的AI数字员工 299
11.3.2 会议纪要助手Agent的开发过程详解 301
11.3.3 会议纪要助手Agent的运行效果 311
11.4 举一反三：效率办公类Agent的开发小结 313
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| 內容試閱：
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以ChatGPT的发布为标志，我们似乎进入了一个新的时代。生成式AI（人工智能）技术正在以前所未有的速度发展。AI技术被认为是一项颠覆性的创新技术，甚至被认为催生了第四次工业革命。截至2024年10月，我国大模型的注册用户数超过6亿，人工智能企业已超过4500户，完成备案并上线的生成式人工智能服务大模型超过200个。
当您阅读本书时，相信您对AI技术已不再陌生，您身边的人，或多或少、或主动或被动，对AI技术可能都有一定的了解。有的人在日常工作中已经离不开AI工具了，借助各类AI工具，工作效率和工作质量都有了明显提高；有的人的商业嗅觉敏锐，已经投身于AI应用的创业大潮中；有的人看到了AI技术未来会带来企业运营模式和成本结构的改变，开始在自己的企业中引进AI数字员工，实现降本增效。当然，也有的人虽然了解AI概念，但亲自使用AI工具的频率还不高。
总体来看，目前还处于AI技术发展的早期，如何将大模型应用到具体的业务场景中，实现商业价值变现，是AI创业者和从业者在探索的重要课题。在这一背景下，AI Agent（智能体，简称Agent）应运而生，成为AI落地的重要方向。
Agent是利用大模型构建的面向业务场景的AI应用，在大模型能力的基础上，通过记忆、规划、使用工具等能力，能够执行更复杂的任务。与使用Prompt（提示词）和大模型对话相比，Agent更智能、更有效。
Agent开发平台最早于2022年在国外出现，如LangChain、LlamaIndex等平台，主要面向的是技术人员。开发者需要通过编程语言完成Agent开发，这存在较高的技术门槛。随着Agent开发平台的进化，Agent开发朝着可视化、零代码的方向发展。自2023年开始，国内的Agent开发平台快速崛起，以扣子（Coze）为代表的Agent开发平台，在功能、生态等方面都较为成熟，可以与国外的Agent开发平台相媲美。
现在，开发者无须使用编程语言，通过“拖、拉、拽”的可视化操作，就可以开发具有复杂功能的Agent。开发者可以在Agent开发平台上自由配置Agent的插件、知识库、数据库，设计具有大量节点的工作流、图像流，通过卡片等功能美化生成结果的页面。
然而，随着Agent开发平台的功能越来越丰富，以及Agent开发者的多元化和非专业化，对于初级开发者而言，准确地理解并灵活使用Agent开发平台的各项功能和操作技巧，显然有一定的难度。
于是，我们撰写了本书，旨在为广大Agent开发者和AI技术爱好者提供一条系统、快捷、实用的学习路径，帮助他们从零开始，逐步掌握开发Agent的技能。
在撰写本书的过程中，我们力求将复杂的技术概念以简单明了的方式呈现，并通过大量案例增加内容的可读性。需要说明的是，Agent开发平台日新月异，您在阅读本书时所看到的部分内容，可能与Agent开发平台新的页面略有不同。您需要结合实际灵活运用书中的知识。当然，我们非常注重读者的反馈。
最后，我们要感谢所有为本书付出辛勤努力的作者、编辑和其他人员。同时，也感谢广大读者的支持与信任。愿本书能够为您的 Agent 开发之旅增添一分力量。让我们一起通过点滴行动，推动AI技术落地和应用！
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