《企业级 Agent 平台工程：从数据智能底座到 AI 原生业务系统》¶

本书面向企业级 Agent 平台建设，讨论从数据智能底座、模型推理、知识工程、Agent Runtime、工具生态到评估、部署、前端、安全和组织治理的完整工程体系。当前版本聚焦已经形成稳定论证的技术主线、可验证的图表和代码引用，以及可本地构建的网页电子书工程。

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部分	主题
Part I 总论与平台观	Agent 本质、平台边界、AI 原生业务系统和全书地图
Part II 模型与推理	模型选型、本地推理、推理优化、结构化输出和能力定制
Part III 数据基础设施	采集、湖仓、OLAP、实时、编排质量、元数据和指标
Part IV 向量、检索与知识工程	Embedding、重排、向量库、文档解析、RAG 和知识工程
Part V Agent 能力百科	Runtime、Tool Registry、MCP、Planner、Workflow、Memory、多 Agent 和协议
Part VI DataAgent 主线深潜	语义层、NL2SQL、Python 分析、可视化报告和生态对标
Part VII 可观测性、评估与成本	Trace、离线评估、在线评估、成本治理和 SLO
Part VIII 部署与基础设施	GPU 调度、模型部署、LLM 网关、GitOps 和边缘推理
Part IX 前端、交互与多模态	对话 UI、Generative UI、多模态输入和语音 Agent
Part X 安全、合规与组织	攻防、Guardrails、法规合规、组织和平台演进
Part XI 案例方法论与案例准入	定义案例纳入、复审和平台化收束标准
附录	安装、术语、API、评测、写作规范和延伸阅读

角色	建议路径
AI 平台负责人 / CTO	Part I -> Part V -> Part VI -> Part X
架构师	Part I -> Part II -> Part III -> Part IV -> Part V -> Part VIII
数据智能工程师	Part III -> Part IV -> Part VI -> Part VII
AI 应用开发者	Part II -> Part V -> Part IX -> mini-platform
安全 / 合规负责人	Part I -> Part VII -> Part X

bash scripts/check_all.sh
python -m mkdocs build --strict --clean --site-dir /tmp/enterprise-agent-book-site

第一条命令检查章节结构、术语、敏感信息和 mini-platform 测试；第二条命令检查电子书站点能否按严格模式构建。两条命令合在一起，基本覆盖了这本书在提交前最需要守住的本地质量门槛。