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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。

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

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，人工智能企业数已超过4500，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开发平台最早在2022年产生于国外，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Agnet开发平台相媲美。
现在，开发者无须使用任何编程语言，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开发平台最新的页面略有不同。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 开发之旅增添一份力量。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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零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体