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内容简介：本书分为八章, 内容包括主流大模型的在线调用与本地部署、基于向量与知识图谱的RAG系统构建、多轮对话与复杂任务规划的Agent开发方法, 以及大模型高效微调流程。本书还特别介绍了LangChain与LangGraph两大主流Agent框架的功能机制与最佳实践。项目案例部分精选了多个企业级实战场景, 如基于GraphRAG的本地知识问答系统、医学领域的大模型高效微调、B站舆情分析智能体 (BiiAgent) 等。这些项目紧贴实际需求, 解析了模型调用、知识增强、任务规划、前后端集成等关键环节, 既展示了大模型Agent在不同行业的应用潜力, 也为读者提供了可复用、可扩展的开发参考。