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（1）作者是环界云计算公司及其合作伙伴公司的技术专家，在推动AI技术与业务结合方面专业且权威。（2）实战案例来自真实场景，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。（3）每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。（4）既适合AI初学者系统入门，也适用于具备一定经验的开发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。（5）资源配套非常齐全，包括作者答疑微信群、示例源文件、配图PDF文件、演示操作视频、PPT课件。发现问题直接在微信群找作者答疑解惑。
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| 內容簡介： |
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智能体（Agent）是大模型落地应用的重要方向，也是AI应用的一个重要方向。FastGPT是一个企业级AIAgent搭建平台，可以基于LLM大语言模型搭建AI知识库问答系统，提供开箱即用的AIAgent工具集及大模型调用等能力，并可通过可视化Workflow编排功能实现复杂的AI应用。《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》面向企业级AIAgent应用开发，由FastGPT官方认证技术专家和智能体生态伙伴联手打造。本书配套作者微信群答疑服务、案例文件、配图PDF文件、PPT课件等。《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》共分13章，内容包括认识FastGPT、大模型理论基础、FastGPT企业AI知识库、FastGPT工作流编排、MCP搭建FastGPT与外部应用的桥梁、飞书AI推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手。《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》适合所有想要快速学习使用FastGPT开发企业级AIAgent以及AI应用的读者，也适合高等院校或高职高专院校学习人工智能课程的学生。
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| 關於作者： |
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李振强，环界云企业级Agent平台FastGPT总负责人。叶彦辛，智能体开发资深专家，解决方案架构师，AI布道师，国央企与高校AI培训专家，全国教学数字化大赛一等奖获得者，微软、阿里、AWS认证GenAl专家。杨道升，环界云企业级Agent平台FastGPT商务负责人。宋立桓，中国计算机协会人工智能专委会委员，微软最有价值专家MVP，腾讯云架构师技术同盟名人堂专家，互联网某头部企业资深架构师，多项人工智能专利的发明人。许宇鹏，环界云企业级Agent平台FastGPT项目实施负责人。
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| 目錄：
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目 录
第 1 章 初识FastGPT1
1.1 FastGPT简介1
1.2 FastGPT的特点与优势2
1.2.1 全格式兼容的数据处理能力3
1.2.2 可视化工作流3
1.2.3 高精度RAG检索3
1.2.4 多模型兼容的开放生态4
1.2.5 企业级安全与权限管理4
1.2.6 全流程服务支持4
1.3 FastGPT版本体系概览5
1.3.1 各版本核心功能和适用场景5
1.3.2 版本对比7
1.3.3 版本选择建议7
1.4 FastGPT部署与配置8
1.4.1 准备工作8
1.4.2 核心配置文件config.json10
1.4.3 向量数据库的配置10
1.4.4 配置Docker下载的镜像12
1.4.5 使用Docker命令安装FastGPT12
1.4.6 系统访问与登录13
1.5 FastGPT模型管理14
第 2 章 从大模型到AI Agent21
2.1 什么是大模型21
2.2 什么是token22
2.3 什么是提示词23
2.4 什么是Agent24
2.5 Agent落地企业应用的要点26
第 3 章 FastGPT企业知识库管理30
3.1 为什么需要企业知识库30
3.2 大模型微调真的有必要吗30
3.2.1 微调是对模型通用能力的妥协31
3.2.2 微调费用不便宜31
3.2.3 微调不能实时更新知识32
3.3 知识库的理论基础RAG32
3.3.1 什么是RAG32
3.3.2 RAG的基本架构32
3.3.3 RAG的优势34
3.4 FastGPT企业知识库介绍34
3.4.1 FastGPT的存储结构34
3.4.2 知识库搜索模式35
3.5 使用知识库构建智能客服的示例36
3.5.1 创建知识库36
3.5.2 使用工作流构建知识库应用40
3.5.3 基于知识库进行问答43
3.6 企业知识库落地的优化思路45
第 4 章 FastGPT工作流编排实战47
4.1 FastGPT工作流核心理念47
4.2 核心组件实操详解54
4.2.1 搭建基础对话框架54
4.2.2 接入知识库检索55
4.2.3 搭建售后智能客服的示例56
4.3 高级应用的发布方式61
4.4 高级应用的测试与优化62
第 5 章 MCP搭建FastGPT与外部应用的桥梁64
5.1 MCP协议打破AI孤岛64
5.1.1 MCP的优雅架构：Client与Server的完美协作64
5.1.2 FastGPT的创新实践：让AI应用触手可及64
5.2 使用FastGPT应用构建MCP服务65
5.3 FastGPT集成MCP工具：构建AI生态系统67
5.3.1 创建MCP工具集：一键导入外部能力67
5.3.2 调试MCP工具：确保每个工具都能完美运行68
5.3.3 AI模型调用：灵活选择调用方式68
5.4 FastGPT构建MCP 服务的示例70
5.4.1 搭建开发环境：在云端创建你的工作室70
5.4.2 编写MCP服务代码：让AI学会数学运算73
5.4.3 部署和测试：让你的MCP服务上线76
5.4.4 在FastGPT中集成：见证奇迹的时刻78
第 6 章 实战案例：飞书AI推送机器人81
6.1 案例背景与整体思路81
6.2 实现效果预览82
6.3 前置准备工作83
6.3.1 获取天气预报和新闻头条的AppKey83
6.3.2 创建飞书群组并添加机器人85
6.4 工作流搭建87
6.4.1 系统配置89
6.4.2 “历史上的今天”名句节点94
6.4.3 天气预报分支96
6.4.4 新闻热点分支102
6.4.5 论文提取分支113
6.4.6 整合并发送到飞书119
6.5 运行预览测试121
第 7 章 实战案例：智能客服126
7.1 案例背景与整体思路126
7.2 实现效果预览128
7.3 创建产品知识库128
7.4 工作流搭建130
7.5 运行预览测试135
第 8 章 实战案例：出游规划大师138
8.1 案例背景与整体思路138
8.2 实现效果预览138
8.3 前置准备工作140
8.3.1 获取Key140
8.3.2 创建MCP工具141
8.4 工作流搭建143
8.4.1 系统配置143
8.4.2 工具调用节点144
8.4.3 MCP节点149
8.5 运行预览测试150
第 9 章 实战案例：招投标助手153
9.1 案例背景与整体思路153
9.2 实现效果预览155
9.3 前置准备工作155
9.3.1 应用图标155
9.3.2 知识库内容156
9.4 工作流搭建157
9.4.1 系统配置158
9.4.2 分流节点159
9.4.3 信息分析分支160
9.4.4 细则梳理与框架生成分支162
9.4.5 知识库检索分支169
9.4.6 回复整合部分170
9.5 运行预览测试171
第 10 章 实战案例：智能问数175
10.1 案例背景与整体思路175
10.2 实现效果预览175
10.3 前置准备工作178
10.3.1 初始化数据库178
10.3.2 测试数据库连接工具185
10.3.3 Chart-MCP工具集创建186
10.4 工作流搭建188
10.4.1 系统配置188
10.4.2 问题分类－确保数据库安全190
10.4.3 返回本轮SQL书写所需的数据表名191
10.4.4 查询数据表字段193
10.4.5 自然语言生成SQL语句194
10.4.6 SQL执行并转成自然语言195
10.4.7 根据SQL查询结果生成可视化图表196
10.4.8 完整工作流截图198
10.5 运行预览测试199
10.5.1 基础查询199
10.5.2 中级查询201
10.5.3 高级查询202
10.5.4 复杂分析查询203
10.5.5 业务洞察查询204
10.6 发布Agent205
10.6.1 共享链接直连模式205
10.6.2 嵌入式iframe集成模式206
10.6.3 脚本化动态加载模式208
10.6.4 静态密钥认证接口集成模式209
10.7 总结213
第 11 章 实战案例：HR智能招聘助手215
11.1 案例背景与整体思路215
11.2 实现效果预览216
11.3 前置准备工作218
11.3.1 应用图标218
11.3.2 知识库内容219
11.3.3 秘塔搜索API221
11.4 工作流搭建222
11.4.1 系统配置224
11.4.2 分流节点225
11.4.3 JD生成分支226
11.4.4 简历筛选分支228
11.4.5 模拟面试分支230
11.5 运行预览测试234
第 12 章 实战案例：Graphviz流程图工坊238
12.1 案例背景与整体思路238
12.2 实现效果预览239
12.3 前置准备工作240
12.3.1 获取应用图标240
12.3.2 对话开场白美化排版240
12.4 工作流搭建241
12.4.1 系统配置243
12.4.2 流程图节点243
12.4.3 提示词说明246
12.5 运行预览测试247
第 13 章 案例实战：票据识别智能助手250
13.1 案例背景与整体思路250
13.2 前置准备工作252
13.3 工作流搭建255
13.4 运行预览测试279
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| 內容試閱：
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前 言
当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑世界各个行业的面貌。从语言理解到图像识别，从流程自动化到决策支持，基于大模型的智能系统正逐步成为企业创新与个人效率提升的核心驱动力。在这一背景下，智能体（Agent）技术，尤其是以自然语言为交互界面的AI应用，展现出强大的适应能力和广泛的应用前景。
随着大模型基础能力的持续突破，开发门槛逐渐降低，但如何系统性地构建可靠、实用且可扩展的AI智能体，仍是众多开发者和企业面临的关键挑战。FastGPT作为一款领先的AI应用开发与集成平台，极大地简化了这一过程——它不仅提供了高效的模型调用与知识管理机制，还通过工作流、插件系统与外部工具集成，真正实现了AI技术与业务场景的深度融合。
本书源于笔者投身AI创业浪潮的亲身实践。在这段充满激情与探索的日子里，我和我的团队有幸为上百家企业提供了AI快速转型落地的工具和服务。从初创公司到大型集团，从制造业到金融服务业，我们见证了各行各业对AI技术的迫切需求，也深刻体会到许多开发者在实践中遇到的困惑与挑战。正是这些宝贵的实战体验，让我们认识到一本系统性的实战指南对于行业的重要性。
在不断解决实际业务难题的过程中，我们积累了丰富的第一手经验。这些经验不仅来自技术层面的探索，更来自对行业需求的深刻理解。我们看到很多企业拥有优质的数据和业务场景，却苦于缺乏将AI技术与业务结合的有效路径；我们也遇到许多开发者渴望快速入门，却被繁杂的技术细节所困扰。
正是这些亲身经历，促使我们决定编写这本书。我们不仅想要分享技术，更希望将实践中获得的洞察、方法和最佳实践呈现给读者。书中的每一个案例都经过真实项目的锤炼，每一处设计都经过反复验证，每一种解决方案都旨在解决实际业务问题。无论是刚刚踏入人工智能领域，对智能体技术充满好奇与探索欲望的初学者，还是已经在相关行业深耕多年，渴望借助先进开发平台突破现有业务瓶颈、开拓全新业务领域的专业人士，都能从本书中汲取到丰富的知识与宝贵的经验。
关于本书
本书旨在系统地介绍基于FastGPT平台进行AI智能体开发的全流程方法，从基础概念到实战案例，从工具使用到架构设计，全面覆盖智能体开发所需的关键知识与实操技能。本书共分为13章，内容安排如下：第1章引导读者初识FastGPT，理解其设计理念与核心功能；第2章深入介绍大模型理论基础，为后续开发打下坚实的根基；第3~5章重点讲解FastGPT知识库管理、工作流编排及MCP Server的开发与使用，贯通AI与外部系统协同的关键路径；第6~13章通过一系列来自真实场景的实战案例，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘、Graphviz流程图工坊、智能票据识别等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。
每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。本书既适合AI初学者系统入门，也适用于具备一定经验的开发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。我们努力在技术准确性与表达清晰度之间找到平衡，力求使本书成为你在智能体开发道路上的可靠伙伴。
衷心希望本书能为你提供扎实的技术支撑与灵感激荡，助你在人工智能的浪潮中脱颖而出，开拓属于自己的数字未来。
配套资料下载
本书配套案例文件、作者微信群答疑服务、全书配图PDF文件、PPT课件，读者需要用自己的微信扫描右侧的二维码下载，可按扫描出来的页面提示，把链接转发到自己的邮箱中下载。
适合的读者
?AI Agent开发初学者：通过FastGPT系统掌握AI Agent开发基础知识与开发流程。
?AI Agent应用开发工程师：利用FastGPT快速搭建企业级应用（如电商、企业管理系统）。
?行业AI应用解决方案研究人员：根据自己的专业知识，寻求与探索行业应用AI解决方案，提升AI应用能力。
?人工智能及相关专业的学生：通过完整的实战案例理解AI Agent开发的全貌。
鸣谢
本书得到上海云司信息技术有限公司CEO王东健先生、技术总监宋立桓先生、销售总监张波先生、售前总监于浙龙先生、交付实施总监黄斌先生的大力支持和专业指导，特此表示诚挚感谢。同时，也感谢所有为本书出版提供帮助的技术同仁与清华大学出版社的编辑团队。祝愿我们的努力能够共同推动AI技术的普及与行业进步。
李振强
珠海环界云FastGPT业务总负责人
2025年10月
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