"大多数生产级AI系统都需要在用户、AI模型和各种数据源之间进行许多精心编排的交互。AI智能体将这些交互捕获并组织成自主组件，这些组件可以在幕后处理信息、做出决策并从交互中学习。 《动手学AI Agent》将向你展示如何创建AI智能体，并将它们连接在一起构成强大的多智能体系统。 通过《动手学AI Agent》的学习，你将了解如何构建可投入生产环境的智能体助手、多智能体系统和行为智能体，掌握智能体的关键部分(包括检索增强知识和记忆)，创建能够调用软件工具、自主规划任务并从经验中学习的多智能体应用。在探索众多有趣示例的过程中，你将接触到最前沿的工具，如OpenAI Assistants API、GPT Nexus、LangChain、Prompt Flow、AutoGen和CrewAI等。 核心亮点 ? 知识管理与记忆系统 ? 用于智能体持续学习的反馈循环 ? 协作式多智能体系统 ? 语音与计算机视觉"

"MichealLanham是一位拥有超过20年行业经验的软件与技术创新者。他著有多种关于深度学习的书籍，其中包括Manning出版社出版的Evolutionary Deep Learning。本书的技术编辑是RossTurner。"

通往智能体时代的实战指南 如果说过去两年是大语言模型(LLM)狂飙突进的“觉醒时代”，那么当下，我们正全面迈入由AI智能体(Agent)主导的“行动时代”。在审阅本书的过程中，我最大的感受是它的“务实”与“全面”。作者与译者没有在空洞的理论上过多停留，而是以贴近开发实践的视角，兼顾了前沿技术与普适场景，向读者展开了一张清晰的智能体构建路线图。对于每一位立志于从事智能系统构建的从业者而言，这都是一本不可多得的案头必读书。 刘 勇 亚信科技数据智能中心总经理 译 者 序 大家好，我是本书的译者之一。 近期，一个名为OpenClaw的开源智能体项目引发了广泛关注。它能直接在个人设备上运行，帮用户自动处理邮件、管理本地文件甚至回复消息。这让很多人切实感受到，AI 智能体不再是停留在前沿论文里的概念，而是正在实实在在地走进我们的工作，接管烦琐日常，成为得力助手。 这种技术带来的冲击感，也正是我们在翻译本书时的最大感触。虽然可以借助AI翻译，但图书的翻译与出版涉及很多环节，包括大量复杂的文档解析(图上还很多文本需要提取)、专业术语核对、编辑审校和反复修订等，我的脑海里一直有个想法：如果能有一套系统来协助我们翻译，该有多好。 巧的是，这本书本身就是把这个构想变成现实的最佳教程。 本书非常注重动手实践，特别是对CrewAI等前沿多智能体框架的介绍，深入浅出。CrewAI的核心魅力在于“角色扮演”和“团队协作”，这给了我很大启发，也让我清晰地看到了未来学以致用、真正落地图书翻译系统的路径。 借助书里讲授的CrewAI知识，...