Agentic智能体设计模式
谷歌AI工程总监亲授,21个可复用设计模式,带你从Agent原型走向生产级系统。参考文献和术语表扫前言中的二维码获取。

作者:[意]安东尼奥·古利(Antonio Gullí)著 茹炳晟 方佳璐 译

定价:99.8元

印次:1-1

ISBN:9787302712435

出版日期:2026.05.01

印刷日期:2026.04.09

图书责编:王军

图书分类:零售

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"《Agentic智能体设计模式》是一本实战指南,旨在帮助开发者掌握构建复杂AI智能体的核心技术。随着人工智能从简单的响应式程序,发展为能理解情境并自主决策的实体,本书系统介绍了构建这类智能系统所需的基础模式和关键技术。全书涵盖21种核心模式,它们如同构建智能体的“积木”,使智能体能够感知环境、做出明智决策并自主行动。 本书以实用为导向,深入讲解了21种模式,包括模式概述、实际应用场景、可操作的代码示例以及章节要点总结。内容从提示链、工具使用等基础概念,逐步延伸到多智能体协作、自我修正等高级主题。读者既可按顺序学习,也可将其作为速查手册,直接查找解决特定问题的模式。 为贴近实际开发,书中代码示例基于三大主流框架实现:LangChain及其扩展库LangGrap——为构建复杂操作序列提供灵活方案;CrewAI—为编排多智能体提供结构化框架;Google的智能体开发套(GoogleADK)——提供构建、评估与部署智能体的工具。通过展示这些工具的实现示例,读者可全面理解如何在不同技术环境中应用这些模式。 构建高效的智能体不仅依赖强大的语言模型,更需要清晰的结构与设计。智能体设计模式类似于软件工程中的设计模式,为常见问题提供经过验证的可复用方案,同时帮助开发者建立共同语言,使智能体的逻辑更清晰、更易维护、更具鲁棒性。通过学习本书,你将掌握这21种核心模式的理论与实践技能,从而能够构建更智能、更强大、更自主的系统。"

"安东尼奥·古利(Antonio Gullí)是谷歌公司的一位经验极为丰富的高级总监,目前担任首席技术官办公室的工程总监一职。他拥有超过30年的相关行业经验,是业内知名人物,在人工智能、搜索引擎和云计算领域具有深厚的专业背景,拥有11项已授权专利和27项正在申请中的专利。安东尼奥的职业经历遍及六个欧洲国家,积累了丰富的国际经验。他曾在爱思唯尔(任副总裁)、微软(任必应搜索站点负责人)、Ask.com(任欧洲区首席技术官)以及谷歌在波兰、英国和瑞士的分公司的多个岗位任职,这些经历为他带来了宝贵的行业洞察。他还是一位连续创业者,创立了多家公司,包括意大利的第一个搜索引擎公司,该引擎也是全球最早的搜索引擎之一。他同时是一名天使投资人。安东尼奥的教育背景同样卓越,拥有比萨大学计算机科学博士学位、工程学硕士学位、实践工程学硕士学位及计算机科学学士学位。他的技术专长涵盖高级软件工程、人工智能、搜索、云原生技术(Kubernetes)、Keras及深度学习等领域。此外,安东尼奥还兼任董事会成员和风险投资顾问,是极具价值的专业人才。"

行业名家力荐 单体智能已成往事,多智能体协作才是未来的主宰。本书精准定义了AI的未来形态:通过协作构建广度,借助反思与进化获得灵魂。这不仅是设计模式,更是极客驾驭复杂智能系统的底层法则。坚定地掌握它,因为下一代AI正由此诞生。 韩艾|京东集团算法总监 OxyGent开源项目多智能体协作框架总架构师 第一时间拿到茹炳晟老师翻译的《Agentic智能体设计模式》,读起来非常过瘾。当前AI正从“模型能力”走向“系统能力”,真正的挑战已经不只是模型本身,而是如何设计能够规划、协作与行动的Agent系统。本书从工程实践出发,将智能体开发中的关键结构与模式梳理得清晰而具体,对于希望把AI真正做成系统的工程师来说,是一本很有启发价值的实践指南。 黄佳|新加坡科研局高级工程师 “咖哥AI”系列图书作者 人工智能正从生成式对话迈向具备自主规划与执行能力的智能体系统,这一范式变革不仅是技术的进化,更是软件工程思维的深刻重构。对于开发者而言,如何通过缜密的架构设计将大模型能力转化为负责任的工程化系统,是一个必须回答的问题,而这本书将提供一份非常有实战价值的工程指南。 马杰|零一万物联合创始人 硅谷的趋势:PRD已死,智能体是未来。在万物都值得被AI重做一遍的时代,我们古典产品经理必须把已有的知识和技能,用智能体刷新。产品经理谦逊的自我再教育是当务之急,邀请同行加入一起学习的行列。 潘农菲|管理学博士 产品经营顾问 人工智能正从文本生成迈向自主执行、协同决策的Agentic智能体时代,这不仅是技术范式的跃迁,更是金融机构数字化转型与智能化升级的核心方向。...

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第 I 部分 模  式

第1章 提示链2

1.1 提示链模式概述2

1.1.1 单一提示词的局限性3

1.1.2 通过顺序分解提高可靠性3

1.1.3 结构化输出的作用4

1.2 实际应用与案例5

1.2.1 信息处理工作流5

1.2.2 复杂问题解答5

1.2.3 数据提取与转换6

1.2.4 内容生成工作流7

1.2.5 具有状态的对话智能体7

1.2.6 代码生成与优化8

1.2.7 多模态与多步骤推理8

1.3 实践代码示例8

1.4 上下文工程与提示词工程10

概览12

核心要点13

结论13

第2章 路由14

2.1 路由模式概述14

2.2 实际应用与案例16

2.3 实践代码示例(LangChain)17

2.4 实践代码示例(Google ADK)20

概览24

核心要点25

结论26

第3章 并行化27

3.1 并行化模式概述27

3.2 实际应用与案例29

3.2.1 信息收集与研究29

3.2.2 数据处理与分析29

3.2.3 多 API 或工具交互29

3.2.4 多组件内容生成30

3.2.5 验证与核实30

3.2.6 多模态处理30

3.2.7 A/B 测试或多方案生成30

3.3 实践代码示例(LangChain)31

3.4 实践代码示例(Google ADK)34

概览38

核心要点39

结论40

第4章 反思41

4.1 反思模式概述41

4.2 实际应用与案例43

4.2.1 创意写作与内容生成43

4.2.2 代码生成与调试4... 查看详情

"对于中文世界的开发者而言,本书的出版恰逢其时。国内的大模型生态正蓬勃发展,但如何将模型能力转化为解决实际业务问题的智能体,依然是许多团队的瓶颈。一些企业实践中,由于缺乏标准化的设计模式,导致代码重复率极高、系统迭代困难。本书提供的这21种模式,就像21块精心打磨的“乐高积木”,让开发者能够从“手工作坊”式的定制开发,迈向“智能工厂”式的标准化搭建。

当然,我们也要保持清醒的头脑。模式是“路标”,而非“终点”。Agentic技术目前仍处于快速演进之中,本书所依托的LangChain、CrewAI等框架也在不断迭代。但我们相信,书中所揭示的底层原则——如“规划-执行-验证”的闭环、“记忆与工具的解耦”、“安全护栏的嵌入”——将成为智能体领域相对稳定的基石,帮助大家在变化的技术浪潮中把握本质。"


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