# 前言

> 🤖 *"未来不是属于会写代码的人，而是属于会指挥 AI 写代码的人。而 Agent，就是连接人类意图与 AI 能力的桥梁。"*

## 为什么写这本书？

2023 年以来，大语言模型（LLM）引发了一场技术革命。但很多人发现，单纯的"对话"远远不够——我们需要 AI 能够**自主决策、使用工具、完成复杂任务**。这就是 **Agent（智能体）** 诞生的意义。

然而，Agent 开发的学习资料分散在各种论文、博客和框架文档中，缺乏一个**系统化、面向初学者、注重实战**的学习路径。这本书正是为了填补这个空白。

## 这本书适合谁？

- 🐍 **有 Python 基础**的开发者，想进入 AI Agent 领域
- 🎓 **对 LLM 感兴趣**的学生或研究者，想了解 Agent 的原理与实现
- 💼 **产品经理或技术负责人**，想理解 Agent 的能力边界与应用场景
- 🔧 **已经在用 ChatGPT** 等工具，想更深入理解和定制 AI 能力的人

## 这本书的特色

| 特色 | 说明 |
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| 📖 **由浅入深** | 从"什么是 Agent"讲起，逐步深入到多 Agent 系统、强化学习训练和生产部署 |
| 🐍 **Python 实战** | 每章都有可运行的 Python 代码示例，边学边练 |
| 🎨 **图文并茂** | 大量架构图、流程图、时序图，帮助直观理解概念 |
| 🔨 **项目驱动** | 3 个完整的综合项目，从需求到部署全流程实战 |
| 🌐 **紧跟前沿** | 覆盖 LangChain、LangGraph、MCP/A2A/ANP 协议、上下文工程、Agentic-RL 等最新技术 |
| 📚 **学术追溯** | 每章配有权威论文引用和参考文献，从符号主义到 LLM 驱动的完整学术谱系 |
| 📊 **评估体系** | 深度拆解 BFCL、GAIA、AgentBench、SWE-bench 等主流基准测试 |

## 如何使用这本书？

![推荐学习路线](./svg/preface_learning_path.svg)

如果你只是想先了解**大模型怎么用**，暂时不打算学习 Agent 开发、代码实战或底层原理，可以先只看 [第一部分：入门篇](./part1.md)。这一部分会用更适合零基础读者的方式，讲清楚大模型能做什么、怎么提问、如何选择工具，以及新手应该怎样开始使用。

**每章结构**：

1. **概念讲解** —— 用通俗的语言和类比解释核心概念
2. **架构图示** —— 用清晰的图表展示系统设计
3. **代码实战** —— 完整可运行的 Python 代码
4. **练习挑战** —— 动手练习巩固所学
5. **延伸阅读** —— 推荐论文和资源

## 技术栈概览

本书主要使用以下技术栈：

- **编程语言**：Python 3.11+
- **核心框架**：LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK
- **LLM 服务**：OpenAI API, Anthropic（Claude 系列）, 开源模型（Llama, Qwen 等）
- **Agent 协议**：MCP（Model Context Protocol）, A2A（Agent-to-Agent）, ANP（Agent Network Protocol）
- **向量数据库**：ChromaDB, FAISS
- **Web 框架**：FastAPI
- **其他工具**：Docker, Pydantic, asyncio, uv

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*准备好了吗？让我们一起开启 Agent 开发之旅！🚀*
