利用代理工作流程和基於工具的代理，建立智慧的 LLM 應用程式。
2026年2月出版 ISBN 9781633436541 448頁 包含在Manning Online訂閱服務中/ 黑白印刷
人工智慧驅動的應用正迅速成為新常態。個人效率助理、編碼代理、智慧搜尋和自動化報告工具層出不窮。 LangChain 生態系統和 MCP 等標準正在推動這場新的淘金熱。本書將助你在其中佔有一席之地。
在《AI 代理與應用 使用 LangChain、LangGraph 和 MCP》一書中，你將發現：
- 針對準確、抗幻覺系統的提示和情境工程
- 用於摘要、語義搜尋和可靠問答的高級 RAG
- 基於 LangGraph 的結構化多步驟代理工作流程
- 可即時適應的工具型代理( agents )
- 用於複雜現實世界任務的多代理系統( Multi-agent systems )
- MCP 整合，用於公開、組合和使用即插即用工具
《AI 代理與應用》是一本實用的指南，教你如何創建真正可用於生產環境的語言模型解決方案。借助 LangChain 和 LangGraph，你將能夠編排強大的代理工作流程，並建立可進行搜尋、總結、推理和行動的動態工具型代理程式。本書將從基礎的提示工程入手，逐步深入到高級的檢索增強生成 (RAG)，最終掌握如何使用模型上下文協議 (Model Context Protocol，MCP) 等現代整合標準部署多代理系統。
關於這個技術
本書將帶你建立具體的應用程式 – 摘要和問答引擎、具有記憶功能的上下文感知聊天機器人，以及能夠使用工具協調多步驟工作流程並運用分支邏輯的 AI 代理。書中的範例使用了 Python、LangChain、LangGraph 和 LangSmith，但你也可以將其推廣到其他框架。你將清晰而自信地掌握如何保持整合的可維護性、管理情境限制和成本/延遲權衡，以及如何評估、調試和監控系統行為，從而確保系統在生產環境中穩定運作。
關於這本書
Roberto Infante 是人工智慧創新者，擁有深厚的金融科技經驗，目前就職於一家總部位於倫敦的對沖基金。他擅長建構用於普通定量分析和複雜定量分析的代理系統( agentic systems )。
內容包含
“建構真正能夠大規模運作的人工智慧系統的行動指南。” – Muntazir Abidi, Auquan
”這本書把這個主題解釋得非常清楚。它條理清晰，沒有贅述無關的細節。我非常喜歡它。“ – Piotr Jastrzebski
“對於那些想要了解在實踐中使用 LLM ‘為什麼’和‘如何’的人來說，這是一本必讀之作。” -Octavian Brînzea, EROM.io
關於作者
Roberto Infante 是人工智慧創新者，擁有深厚的金融科技經驗，目前就職於一家總部位於倫敦的對沖基金。他擅長建構用於普通定量分析和複雜定量分析的代理系統( agentic systems )。
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