【FreeManus】生产级 Agentic AI 智能体式系统导论 Introduction to Production-Grade Agentic AI Systems

文章目录

• 【FreeManus】生产级 Agentic AI 智能体式系统导论 Introduction to Production-Grade Agentic AI Systems
• 第1章：生产级智能体式AI系统导论
• • 1.1 智能体式AI的崛起：从实验原型到生产系统
  • 1.2 核心定义与基础概念
  • • 1.2.1 什么是智能体式AI系统？
    • 1.2.2 智能体式AI系统的关键特性
    • 1.2.3 智能体式AI系统的类型
  • 1.3 为何生产级标准至关重要
  • • 1.3.1 原型与生产系统之间的鸿沟
    • 1.3.2 生产级智能体式AI系统的核心要求
  • 1.4 技术栈导论：FastAPI与LangGraph
  • • 1.4.1 FastAPI：生产级Web框架
    • 1.4.2 LangGraph：智能体编排框架
  • 1.5 极简生产就绪型智能体式AI系统：Hello World示例
  • • 1.5.1 前置条件
    • 1.5.2 代码实现
    • 1.5.3 运行系统
    • 1.5.4 生产环境增强方案
  • 1.6 本书学习路线：各章节核心内容
  • 1.7 读者前置知识要求
  • 1.8 小结
• 第2章 智能体AI核心概念：从理论到生产实践
• • 2.1 智能体AI的理论模型
  • • 2.1.1 经典智能体模型
    • 2.1.2 BDI智能体模型
    • 2.1.3 马尔可夫决策过程（MDP）与强化学习智能体
  • 2.2 智能体AI系统的核心属性详解
  • • 2.2.1 自主性（Autonomy）
    • 2.2.2 目标导向性（Goal Orientation）
    • 2.2.3 推理能力（Reasoning Capability）
    • 2.2.4 记忆管理（Memory Management）
    • 2.2.5 工具集成（Tool Integration）
    • 2.2.6 协作能力（Collaboration Capability）
  • 2.3 智能体架构分类
  • • 2.3.1 反应式智能体（Reactive Agents）
    • 2.3.2 慎思式智能体（Deliberative Agents）
    • 2.3.3 混合式智能体（Hybrid Agents）
    • 2.3.4 认知式智能体（Cognitive Agents）
  • 2.4 生产级智能体系统的设计原则
  • • 2.4.1 模块化设计（Modular Design）
    • 2.4.2 无状态与有状态设计（Stateless vs Stateful Design）
    • 2.4.3 容错性设计（Fault Tolerance Design）
    • 2.4.4 可观测性设计（Observability Design）
  • 2.5 智能体推理模式详解
  • • 2.5.1 链式推理（Chain-of-Thought）
    • 2.5.2 树形推理（Tree-of-Thought）
    • 2.5.3 自我反思（Self-Reflection）
    • 2.5.4 反应式推理（ReAct）
• Chapter 3: LangGraph 基础：构建可扩展的智能体工作流
• • 3.1 LangGraph 核心概念
  • • 3.1.1 什么是 LangGraph
    • 3.1.2 LangGraph vs LangChain Agents
    • 3.1.3 设计哲学
  • 3.2 LangGraph 工作流基础
  • • 3.2.1 核心组件
    • 3.2.2 状态模型
    • 3.2.3 工作流生命周期
  • 3.3 构建第一个 LangGraph 工作流
  • • 3.3.1 安装依赖
    • 3.3.2 完整代码示例
    • 3.3.3 代码解释
    • 3.3.4 最佳实践
  • 3.4 高级状态管理
  • • 3.4.1 状态持久化
    • • Redis 持久化示例
    • 3.4.2 状态版本控制
    • 3.4.3 状态模型设计原则
  • 3.5 工作流控制流
  • • 3.5.1 条件分支
    • 3.5.2 并行执行
    • 3.5.3 循环执行
    • 3.5.4 子工作流
  • 3.6 工具集成
  • • 3.6.1 LangGraph 工具接口
    • 3.6.2 工具调用节点示例
    • 3.6.3 工具集成最佳实践
  • 3.7 人类-in-the-loop 集成
  • • 3.7.1 为什么需要人类干预
    • 3.7.2 LangGraph 人工审批节点示例
    • 3.7.3 生产级人类-in-the-loop 实现
  • 3.8 可观测性与监控
  • • 3.8.1 内置日志与追踪
    • 3.8.2 与 Prometheus 集成
    • 3.8.3 可视化工具
  • 3.9 测试与调试
  • • 3.9.1 单元测试
    • 3.9.2 集成测试
    • 3.9.3 调试技巧
  • 3.10 性能优化
  • • 3.10.1 批量处理
    • 3.10.2 缓存策略
    • 3.10.3 异步执行
  • 3.11 生产部署
  • • 3.11.1 与 FastAPI 集成
    • 3.11.2 Docker 容器化
    • 3.11.3 Kubernetes 部署
• 第4章 生产级AI系统开发中的FastAPI
• • 4.1 FastAPI 2025概述与核心优势
  • • 4.1.1 FastAPI的演进与2025年现状
    • 4.1.2 生产级AI系统的FastAPI核心优势
    • • 关键优势详解
  • 4.2 FastAPI基础：从入门到生产就绪
  • • 4.2.1 环境搭建与依赖安装
    • 4.2.2 第一个生产级AI API
    • 4.2.3 路由设计最佳实践
  • 4.3 异步编程与高性能设计
  • • 4.3.1 FastAPI异步模型
    • 4.3.2 异步数据库集成示例
    • 4.3.3 异步LLM调用优化
  • 4.4 API安全与身份验证
  • • 4.4.1 OAuth 2.0身份验证实现
    • 4.4.2 速率限制实现
  • 4.5 背景任务与异步处理
  • • 4.5.1 FastAPI BackgroundTasks
    • 4.5.2 Celery异步任务队列集成
  • 4.6 数据验证与Pydantic集成
  • • 4.6.1 Pydantic v3高级特性
    • 4.6.2 响应模型优化
  • 4.7 文档与测试自动化
  • • 4.7.1 自动文档生成
    • • 自定义文档示例
    • 4.7.2 测试自动化
  • 4.8 监控与可观测性
  • • 4.8.1 Prometheus Metrics集成