"《Agentic AI智能体应用开发》(第2版)深入探讨了用于构建Agentic系统的各种设计模式，并结合复杂任务场景给出多智能体架构的实现方案；系统讲解了CoT、结构化生成、智能体交接等多种推理技术，并附有完整的异常处理示例。

书中有关测试、评估与部署的扩展章节满足了现代LLM应用的需求，阐述了如何遵循负责任的开发原则，构建具备内置安全防护机制的高安全性且合规的AI系统。此外，本版在RAG技术方面也做了内容拓展，详解了混合检索、重排序、事实核查流程，助力提升模型输出的准确性。

无论你是想要优化现有工作流，还是从零构建多智能体系统，本书都能为你提供兼具技术深度与实操性的指导，助你成功开发适用于实际生产的LLM应用。

核心亮点

? 基于LangGraph设计并实现多智能体系统

? 实施测试策略，在部署前识别潜在问题

? 为生产环境部署可观测性与监控体系

? 构建具备重排序能力的Agentic RAG系统

? 利用LangGraph和MCP构建可扩展的生产级AI智能体

? 对接如Google Gemini、Anthropic、Mistral、DeepSeek和OpenAI的o3-mini等主流大模型及相关服务商，适配**LLM技术

? 设计安全、合规并符合现代伦理规范的AI系统"