深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践

李博杰 著 · 2.0 版10 章109 个实验Apache-2.0 免费开源
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核心公式

Agent = LLM + 上下文 + 工具
全书围绕这个公式展开，从原理讲到生产落地：成本、工具稳定性、可观测性、效果评估、持续迭代。

目录

  1. AI Agent 入门
    观察空间 · 动作空间 · ReAct 循环
  2. 上下文工程
    KV Cache · Prompt Cache · 结构化提示 · 上下文压缩
  3. 用户记忆与知识库
    用户记忆 · RAG · 知识图谱
  4. 工具
    MCP 协议 · 感知 / 执行 / 协作三类工具
  5. Coding Agent 与通用 Agent
  6. 交互：观察与动作空间的扩展
    2.0 版新增：异步交互 + 多模态 Agent 合并重组
  7. Agent 的评估
  8. 模型后训练
  9. Agent 的持续进化
  10. 综合实践
💡 109 个配套实验代码在 GitHub：
github.com/bojieli/ai-agent-book