AI Agent 實戰全攻略:Low-Code × 真落地,從地端部署到 RAG 設計,打造不被取代的核心競爭力(全書搭配 10 小時免費線上課程,讓你即戰力 UP!)

和誠

  • 出版商: 博碩
  • 出版日期: 2026-04-29
  • 定價: $890
  • 售價: 7.8$694
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 616
  • ISBN: 6264144924
  • ISBN-13: 9786264144926
  • 相關分類: AI Coding
  • 尚未上市,歡迎預購

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商品描述

你曾被 AI 的浪潮震撼,卻不知道從何跟上?



AI Agent 實戰全攻略 架設 × 架構 × RAG × 落地
繁中市場第一本填補 Low-Code 與深度架構之間的技術空白
買書即贈 10 小時實戰課程(市售 NT$4,800)
再提供購買進階課程 30 小時的讀者專屬優惠
110 項專利工程師的企業 AI 實戰筆記
私有化部署首選:手把手教你 Docker 地端架設,機密資料 100% 不上雲。
拒絕 AI 幻覺:深度解析 RAG 知識庫架構,確保企業資料精準輸出。
高效開發心法:系統化 Prompt 工程六大情境,十大應用流程,告別盲目試錯的開發模式。
MCP 完整應用:打破數據孤島,讓 AI Agent 擁有存取企業資料的「萬用插座」

這本書,就是為那些「想快速導入 AI,又不想被程式碼綁死,同時極度重視系統穩定與資料安全」的開發者與企業技術人而寫的。

市場上的 AI 書,大多走兩個極端:一邊是要你從 PyTorch 重新學習的純程式書,另一邊是教你打 Prompt 的操作手冊。本書切入中間的巨大藍海——以 Dify(Low-Code)為核心工具,完整實踐「架構師視角」的企業級 AI 開發

 
這本書能帶給你什麼?
👉手把手在 Ubuntu/Windows 用 Docker 建立私有 Dify 環境,資料不上雲
👉從 Chatbot 到多步驟 Workflow,設計真正能跑的 AI Agent
👉深入 RAG 架構,打造懂公司業務、解決幻覺問題的企業知識庫
👉系統化 Prompt Engineering 六大情境心法、十大流程應用,告別盲目試錯
👉32 個含金量極高的落地範例:合約審查、會議紀錄、LineBot 串接、Code Review…
👉附件加碼:MCP 全攻略——讓 AI Agent 直接讀取企業資料庫的USB-C標準

無論你是傳統軟體工程師想轉型、系統架構師需要私有化方案,還是企業 IT 主管急需可用的 AI 落地藍圖,這本書已經把路鋪好、坑填平,連裝備都替你備齊。

剩下的,只需要你翻開第一頁。

作者簡介

👤 和誠

國內某科技大廠高階主管,主掌人工智慧研發與系統整合業務。
★ 畢業於國立大學資訊工程相關學系,擁有超過 110 項全球發明專利,深耕 AI、AIoT 與企業系統架構逾二十年。
★ 曾擔任經濟部產業人才鑑定(iPAS)機器學習工程師能力鑑定委員。
★ 技術視野融合產、官、學三端,長期深入企業 AI 落地第一線,深知「Demo很好看、上線死很慘」的痛點所在。

本書是其多年實戰經驗的系統性總結——不談演算法炫技,只談如何讓 AI 真正嵌入企業的靈魂,成為解決商業問題的核心武器。

本書是他給所有「知道 AI 重要、卻不知從何開始」的技術人的一封信。
不是要你轉行,而是讓你在原本的職涯軌道上,裝上核子引擎。

目錄大綱

第一章 AI 基礎概念【建立地基】
1.1 前言:從「玩具」到「工具」—重新定義 AI Agent
1.2 原理到應用:AI 與大型語言模型(LLM)簡介
1.3 生成式 AI 的三大技術核心
1.4 元件與工具

第二章 架設地端的生成式 AI 環境:Dify
2.1 雲端環境:雲端版 Dify
2.2 地端環境:Ubuntu
2.3 地端環境:WSL2
2.4 安裝 AI Agent 環境:Dify

第三章 Dify 的環境設定
3.1 LLM 模型供應商設定(Model Providers Setup)
3.2 Agent Tool 設定(Agent Tool Configuration)

第四章 Dify 使用說明:基礎篇
4.1 基礎說明篇
4.2 功能說明:聊天助手
4.3 功能說明:Agent
4.4 功能說明:文字生成應用

第五章 Dify 使用說明:進階篇
5.1 進階篇說明
5.2 功能說明:基本模組說明
5.3 功能說明:知識庫(TEXT 文件)
5.4 功能說明:知識庫(PDF 文件)
5.5 功能說明:知識庫(線上 Web)
5.6 功能說明:聊天流(Chatflow)
5.7 功能說明:工作流(Workflow)

第六章 知識庫的創建(RAG)與應用功能說明
6.1 何謂 RAG 及其運作方式
6.2 建立知識庫
6.3 管理知識庫
6.4 知識庫的應用

第七章 Prompt 設計心法與六大類情境說明
7.1 Prompt Engineering 之設計心法及工具
7.2 六大情境說明
7.3 知識查詢與信息獲取(Knowledge Query & Information Retrieval)
7.4 創意生成與內容創作(Creative Generation & Content Creation)
7.5 任務指示與格式轉換(Task Instruction & Format Conversion)
7.6 程式開發與技術支援(Programming & Technical Support)
7.7 資料分析與總結歸納(Data Analysis & Summarization)
7.8 對話互動與角色扮演(Dialogue Interaction & Role Playing)

第八章 AI Agent 無所不在:十大類領域範例
8.0 AI Agent 設計心法與工具及環境準備
8.1 生成類(Generation):釋放無限的創造力
8.2 分析類(Analysis):挖掘數據背後的深層價值
8.3 知識檢索類(Knowledge Retrieval):智庫與洞察
8.4 角色互動類(Role Interaction):弦外之音的夥伴
8.5 教學與素養類(Teaching & Literacy):素養賦能
8.6 指令任務類(Instruction & Task):使命必達行動派
8.7 創意與設計類(Creativity & Design):靈感共創合夥人
8.8 商業與生產力類(Business & Productivity):打造您的數位職場特種部隊
8.9 創新與未來趨勢類(Innovation & Future Trends):創新與洞察未來的智慧導航
8.10 遊戲與故事設計類(Game & Story Design):遊戲大師與故事導演
8.11 結論:AI Agent 無所不在:十大類領域範例

 
第九章 結論與展望
9.1 課程回顧:從地端架設到實務應用
9.2 演進全貌:從大腦到萬物互聯的四個階段
9.3 LLM 的現狀與侷限:為何我們需要 Agent?
9.4 下一階段的演進:Agent to Agent 與 MCP
9.5 思維的改變:思之、維之、思維之
9.6 結語:重塑的不是科技,而是我們

第十章 附件:MCP 全攻略
10.1 Visual Studio Code 的安裝與相關 Plug-in 設定
10.2 建立 Python Venv 虛擬環境
10.3 設定終端機及除錯環境
10.4 Model Context Protocol(MCP)概說與基本原理
10.5 MCP 實戰:架構說明(以人事系統為例)
10.6 MCP 實戰:資料庫設計
10.7 建立 MCP Server:Stdio
10.8 建立 MCP Server:Server-Sent Events(SSE)
10.9 建立 MCP Server:Streamable HTTP 新標準
10.10 建立 Dify 與 MCP Server 連接
10.11 小結