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构建AI Agent常常需要从零开始摸索，LLM调用、工具集成、推理循环、记忆模块、规划反射等功能分散在各种框架和教程中，来回切换学习成本高

  1. 构建AI Agent常常需要从零开始摸索，LLM调用、工具集成、推理循环、记忆模块、规划反射等功能分散在各种框架和教程中，来回切换学习成本高。

    新书《Build an AI Agent (From Scratch)》提供完整AI Agent从零构建的实战指南，帮助你一步步打造能推理、规划、执行复杂多步任务的智能代理。

    不仅教你实现ReAct循环（Thought→Action→Observation）、MCP工具调用、Agentic RAG，还覆盖记忆模块、多代理系统、代码执行代理等核心功能。

    主要内容：

    - 实现ReAct推理循环，支持思考-行动-观察闭环；
    - MCP协议集成工具调用，提升代理工作流效率；
    - Agentic RAG实现相关知识检索和响应优化；
    - 构建记忆模块，存储事实、上下文和动态目标；
    - 代理规划、反思和自我修正机制；
    - 开发专业代理如代码执行代理；
    - 设计多代理协作系统。

    全Python实现，标准笔记本电脑即可运行，适合AI开发者与从业者。MEAP已100%章节可用，附GitHub源码。