跳转至
企业级 Agent 平台工程
贡献者
简体中文
English
正在初始化搜索引擎
GitHub
企业级 Agent 平台工程
GitHub
缩写表
首页
序言
致谢
卷前导读:全书结构、阅读路径与版本说明
贡献者
Part I 总论与平台观
Part I 总论与平台观
第1章:Agent 的本质
第2章:企业级 Agent 平台的边界
第3章:AI 原生业务系统:Agent 重塑企业软件
第4章:全书地图:平台参考架构与阅读路径
Part II 模型与推理
Part II 模型与推理
第5章:大模型选型
第6章:本地推理引擎
第7章:推理优化
第8章:结构化输出与提示工程
第9章:模型能力定制与知识增强
Part III 数据基础设施
Part III 数据基础设施
第10章:数据采集与集成
第11章:数据湖与湖仓
第12章:湖仓引擎与 OLAP
第13章:流式计算与实时数据
第14章:数据编排与质量
第15章:元数据/血缘/契约/指标
Part IV 向量、检索与知识工程
Part IV 向量、检索与知识工程
第16章:嵌入模型
第17章:嵌入微调与重排
第18章:向量数据库与索引算法
第19章:文档解析与多模态 OCR
第20章:RAG 工程与高级检索
第21章:知识工程
Part V Agent 能力百科
Part V Agent 能力百科
第22章:Agent Runtime
第23章:Tool Registry & Function Calling
第24章:MCP 与企业工具生态
第25章:Planner 与编排模式
第26章:Agentic Workflow
第27章:Memory 系统
第28章:多 Agent 协作
第29章:Agent 协议与标准
第30章:Human-in-the-loop 与长任务
第31章:框架横向对标
Part VI DataAgent 主线深潜
Part VI DataAgent 主线深潜
第32章:DataAgent 产品形态
第33章:语义层工程
第34章:NL2SQL 工程化
第35章:Text-to-Pandas / Text-to-Python
第36章:数据分析、可视化与报告
第37章:DataAgent 对标与生态
Part VII 可观测性、评估与成本
Part VII 可观测性、评估与成本
第38章:可观测性与 Trace
第39章:离线评估与基准
第40章:在线评估与 LLM-as-Judge
第41章:成本治理与缓存
第42章:SLO、限流与降级
Part VIII 部署与基础设施
Part VIII 部署与基础设施
第43章:GPU 调度与 Kubernetes
第44章:模型部署
第45章:LLM 网关与多租户
第46章:GitOps、IaC 与边缘推理
Part IX 前端、交互与多模态
Part IX 前端、交互与多模态
第47章:对话 UI 与流式输出
第48章:Generative UI 与富交互
第49章:多模态输入与语音 Agent
Part X 安全、合规与组织
Part X 安全、合规与组织
第50章:安全与攻防
第51章:Guardrails 与内容安全
第52章:合规与法规
第53章:组织、人才与平台演进
Part XI 案例方法论与后续案例准入
Part XI 案例方法论与后续案例准入
附录
附录
A. mini-platform 安装
B. 术语表
C. API 速查
D. 评测集与数据集
E. 写作规范
F. 延伸阅读
G. 全栈技术对标速查表
H. 法规与合规清单
卷末:后记与版本说明
贡献者
¶
回到页面顶部