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LangGraph實戰(構建新一代AI智能體系統)/AI進化引擎技術叢書

  • 作者：編者:張海立//曹士圯//尹?|責編:孫學瑛
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121507007
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：476
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本專註于AI智能體開發的實戰指南，旨在幫助開發者快速掌握LangGraph框架的核心技術並實現項目落地。作為《LangChain實戰：從原型到生產，動手打造LLM應用》的進階讀本，本書從基礎理論、核心技術、工程實踐和案例分析四大維度深入探討了AI智能體的設計原理、LangGraph的框架特性、部署方案及實戰案例。書中結合大量示例代碼和詳細講解，幫助讀者掌握從開發到運維的完整技術體系，同時通過企業級案例分析展示LangGraph在實際項目中的應用方法和架構設計思路。
    本書採用漸進式學習路徑和實戰導向的編寫方式，適合AI開發工程師、架構師及對AI智能體感興趣的技術愛好者閱讀。通過學習本書，讀者可提升技術能力、積累工程實踐經驗、拓展架構視野，滿足當前市場對AI智能體開發人才的需求，為職業發展和技術創新提供有力支撐。
作者介紹
編者:張海立//曹士圯//尹?|責編:孫學瑛
目錄
第1章  AI智能體的原理和機制
  1.1  AI智能體的概念
    1.1.1  AI智能體的核心能力
    1.1.2  AI智能體的主要運作機制
    1.1.3  AI智能體與傳統AI系統的主要區別
  1.2  ReAct設計模式
    1.2.1  ReAct的機制：迭代執行循環
    1.2.2  ReAct提示詞的構成
    1.2.3  ReAct衍生設計模式
  1.3  AI智能體開發的技術與挑戰
    1.3.1  AI智能體的當前技術發展現狀
    1.3.2  AI智能體開發的障礙
    1.3.3  智能體框架的必要性：LangGraph和前進之路
第2章  LangGraph框架概覽
  2.1  LangGraph簡介
    2.1.1  節點
    2.1.2  邊
    2.1.3  狀態
  2.2  LangGraph與LangChain的關係
  2.3  基於LangGraph實現ReAct設計模式
第3章  LangGraph的狀態圖結構
  3.1  核心原語
    3.1.1  狀態
    3.1.2  節點
    3.1.3  邊
    3.1.4  命令
  3.2  流程式控制制：分支與併發
    3.2.1  並行分支：扇出與扇入
    3.2.2  併發而非並行
    3.2.3  遞歸限制與並行分支
  3.3  MapReduce模式：任務分解與並行處理
    3.3.1  MapReduce模式的核心思想
    3.3.2  LangGraph中的MapReduce實現
    3.3.3  MapReduce的應用場景
    3.3.4  MapReduce的核心API：Send函數
  3.4  子圖機制：模塊化與復用設計
    3.4.1  子圖的概念與優勢
    3.4.2  在LangGraph中定義和使用子圖
  3.5  工具調用：擴展智能體的能力邊界
    3.5.1  ToolNode：LangGraph的工具調用中心
    3.5.2  定義工具：使用@tool裝飾器
    3.5.3  手動調用ToolNode
    3.5.4  在LangGraph圖中使用ToolNode
    3.5.5  處理工具調用錯誤
    3.5.6  從工具中更新圖狀態
    3.5.7  向工具傳遞運行時參數
  3.6  圖的可視化
    3.6.1  Mermaid語法
    3.6.2  PNG圖片
    3.6.3  X-Ray子圖可視化

第4章  AI智能體的交互體驗
  4.1  流式處理
    4.1.1  流式處理模式
    4.1.2  事件流式處理
    4.1.3  LangGraph流式處理的底層原理
  4.2  持久化
    4.2.1  線程和存檔點的概念
    4.2.2  存檔點器的實現
    4.2.3  持久化的實際應用
  4.3  人機環路協作
    4.3.1  靜態斷點：定義固定的人工干預點
    4.3.2  人機環路的核心設計模式：基於操作的干預
    4.3.3  interrupt()函數的技術細節
    4.3.4  人機協作是構建信任和控制的關鍵
第5章  AI智能體的記憶系統
  5.1  短期記憶與長期記憶
    5.1.1  短期記憶：維持對話的連貫性
    5.1.2  長期記憶：實現跨會話
  5.2  記憶存儲
    5.2.1  記憶存儲的基本操作
    5.2.2  通過語義搜索增強記憶檢索
    5.2.3  構建自定義記憶存儲
  5.3  記憶系統的實際應用
    5.3.1  個性化推薦
    5.3.2  多步驟的情境化任務
    5.3.3  TrustCall：信息提取和記憶更新
  5.4  LangMem
    5.4.1  LangMem的核心組件
    5.4.2  LangMem應用實例
    5.4.3  LangMem關鍵函數解析
  5.5  記憶系統設計的重要考量
第6章  LangGraph的核心API
  6.1  create_react_agent
    6.1.1  create_react_agent的核心功能和參數
    6.1.2  自定義選項
    6.1.3  create_react_agent的應用
  6.2  FunctionalAPI
    6.2.1  FunctionalAPI的優勢
    6.2.2  核心組件：@entrypoint和@task
    6.2.3  使用FunctionalAPI構建和執行工作流
    6.2.4  與LangChain和LangSmith集成
    6.2.5  常見工作流模式
    6.2.6  常見陷阱
    6.2.7  FunctionalAPI與GraphAPI的比較
  6.3  API的選擇
    6.3.1  LangGraphAPI選擇決策樹
    6.3.2  API選擇的案例分析
第7章  AI智能體系統的架構設計與模式應用
  7.1  常見工作流
    7.1.1  工作流的基礎構建模塊：增強型LLM

    7.1.2  提示鏈
    7.1.3  路由
    7.1.4  並行化
    7.1.5  協調器——工作者
    7.1.6  評估器——優化器
  7.2  多智能體架構
    7.2.1  主管架構
    7.2.2  分層架構
    7.2.3  網路架構
  7.3  情境感知智能體架構
    7.3.1  架構模式
    7.3.2  人機環路交互設計
    7.3.3  用LangGraph實現情境感知智能體架構
第8章  LangGraph平台介紹
  8.1  LangGraph平台的架構與核心概念
    8.1.1  核心組件設計
    8.1.2  核心概念
    8.1.3  部署選項
  8.2  LangGraph平台的應用程序部署
    8.2.1  LangGraph應用程序格式定義
    8.2.2  部署到LangGraphCloudSaaS平台
    8.2.3  自托管LangGraph部署
    8.2.4  自定義Docker部署
    8.2.5  本地測試LangGraph應用程序
    8.2.6  LangGraphStudio
    8.2.7  向LangGraph部署中添加語義搜索
    8.2.8  運行時重建圖
  8.3  AgentProtocol
    8.3.1  標準化的需求和核心組件
    8.3.2  API細節
    8.3.3  助手和助手API
    8.3.4  數據格式和可擴展性
    8.3.5  助手、線程和運行的應用示例
  8.4  LangGraph平台的高級功能
    8.4.1  可觀測性和調試
    8.4.2  人機環路
    8.4.3  併發和雙重文本策略
  8.5  訪問控制
    8.5.1  身份驗證和授權
    8.5.2  實施自定義身份驗證
    8.5.3  實施自定義授權
    8.5.4  常見訪問者模式的實現
    8.5.5  接入自定義身份驗證
  8.6  RemoteGraph和ReactHook
    8.6.1  使用RemoteGraph與已部署的圖進行交互
    8.6.2  使用ReactHook構建互動式前端
第9章  LangGraph應用開發模板
  9.1  LangGraph模板簡介
    9.1.1  模板中常見的目錄結構和編碼風格
    9.1.2  使用LangGraph模板

  9.2  新項目模板
  9.3  ReAct智能體模板
  9.4  充實數據智能體模板
  9.5  記憶智能體模板
  9.6  RAG模板
  9.7  RAG研究智能體模板
第10章  LangGraph官方應用案例淺析
  10.1  開放畫布
    10.1.1  主要功能和架構概覽
    10.1.2  控制流與智能體工作流模式
    10.1.3  核心代碼結構及其實現
  10.2  報告大師
    10.2.1  主體功能和架構概覽
    10.2.2  工作流
    10.2.3  核心代碼結構及其實現
  10.3  AgentInbox
    10.3.1  功能和架構概覽
    10.3.2  控制流與環境智能體架構
    10.3.3  核心代碼結構及其實現
第11章  AI智能體技術展望
  11.1  多智能體開發框架的選擇
    11.1.1  框架特性介紹
    11.1.2  框架選型分析
  11.2  智能體發展趨勢及展望
    11.2.1  基礎模型進步推動AI智能體成熟
    11.2.2  開發工具鏈加速智能體落地
    11.2.3  智能體應用的巨大潛力

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