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文章目录

• 《基于 FastAPI + LangGraph + LLM 大语言模型的通用 Agent 多智能体系统架构设计与开发实战、产业应用》完整大纲
• 第一章：引言 - 多智能体系统的时代背景与意义
• • 1.1 人工智能发展的新阶段
  • 1.2 多智能体系统的兴起
  • 1.3 FastAPI + LangGraph + LLM的技术融合
  • 1.4 本书的目标与结构
  • 1.5 技术栈选择与生态优势
  • 1.6 学习路径与预备知识
  • 1.7 本章小结
• 第二章：FastAPI框架深度解析
• • 2.1 FastAPI概述与设计哲学
  • 2.2 核心架构设计
  • • 2.2.1 基于Starlette的异步架构
    • 2.2.2 基于Pydantic的数据验证
    • 2.2.3 依赖注入系统
  • 2.3 路由系统详解
  • • 2.3.1 路径操作装饰器
    • 2.3.2 路径参数与类型转换
    • 2.3.3 查询参数
    • 2.3.4 APIRouter模块化路由
  • 2.4 请求处理机制
  • • 2.4.1 请求体解析
    • 2.4.2 请求验证流程
    • 2.4.3 自定义请求验证
  • 2.5 响应生成与处理
  • • 2.5.1 响应模型
    • 2.5.2 状态码与错误处理
    • 2.5.3 自定义响应类
  • 2.6 中间件与扩展
  • • 2.6.1 中间件系统
    • 2.6.2 事件处理
  • 2.7 测试与调试
  • • 2.7.1 测试客户端
    • 2.7.2 调试支持
  • 2.8 性能优化
  • • 2.8.1 异步处理
    • 2.8.2 缓存策略
  • 2.9 部署与生产环境
  • • 2.9.1 部署选项
    • 2.9.2 生产配置
  • 2.10 本章小结
• 第三章：LangGraph框架全面剖析
• • 3.1 LangGraph概述与设计理念
  • • 3.1.1 设计哲学
    • 3.1.2 核心概念
  • 3.2 架构设计详解
  • • 3.2.1 分层架构
    • 3.2.2 状态管理系统
    • 3.2.3 事件驱动架构
  • 3.3 状态管理机制
  • • 3.3.1 状态定义与验证
    • 3.3.2 状态持久化策略
    • 3.3.3 状态恢复机制
  • 3.4 事件驱动系统
  • • 3.4.1 事件类型与处理
    • 3.4.2 自定义事件处理器
    • 3.4.3 事件驱动的错误处理
  • 3.5 插件系统
  • • 3.5.1 插件架构
    • 3.5.2 插件开发示例
    • 3.5.3 插件注册与使用
  • 3.6 图执行与编排
  • • 3.6.1 图构建API
• 第四章：大语言模型与智能体基础
• • 4.1 大语言模型概述
  • • 4.1.1 大语言模型的发展历程
    • 4.1.2 大语言模型的核心原理
    • 4.1.3 大语言模型的能力范围
  • 4.2 主流大语言模型分析
  • • 4.2.1 OpenAI GPT系列
    • 4.2.2 Anthropic Claude系列
    • 4.2.3 Meta Llama系列
    • 4.2.4 其他重要模型
  • 4.3 智能体基础概念
  • • 4.3.1 智能体的定义与特征
    • 4.3.2 智能体的类型
    • 4.3.3 大语言模型作为智能体
  • 4.4 智能体系统架构
  • • 4.4.1 单智能体系统
    • 4.4.2 多智能体系统
    • 4.4.3 分层智能体架构
  • 4.5 智能体通信机制
  • • 4.5.1 通信协议设计
• 第五章：通用Agent多智能体系统设计原则
• • 5.1 系统设计哲学
  • • 5.1.1 设计目标与原则
    • 5.1.2 架构模式选择
  • 5.2 系统架构设计
  • • 5.2.1 整体架构概览
    • 5.2.2 核心组件设计
    • • FastAPI应用组件
      • LangGraph编排组件
• 第六章：FastAPI + LangGraph + LLM集成架构
• • 6.1 集成架构设计原则
  • • 6.1.1 松耦合与高内聚
    • 6.1.2 分层架构模式
  • 6.2 系统组件集成
  • • 6.2.1 FastAPI作为API网关
    • 6.2.2 LangGraph作为智能体编排引擎
  • 6.3 通信协议设计
  • • 6.3.1 内部通信协议
    • 6.3.2 外部通信协议
• ====================
• 基于 FastAPI + LangGraph + LLM 大语言模型的通用 Agent 多智能体系统架构设计与开发实战、产业应用
• • 第一部分：基础理论与技术框架（第1-4章）
  • • 第1章：引言 - 多智能体系统的时代背景与意义
    • 第2章：FastAPI框架深度解析
    • 第3章：LangGraph框架全面剖析
    • 第4章：大语言模型与智能体基础
  • 第二部分：系统架构设计与实现（第5-8章）
  • • 第5章：通用Agent多智能体系统设计原则
    • 第6章：FastAPI + LangGraph + LLM集成架构
    • 第7章：智能体角色与通信机制实现
    • 第8章：决策算法与协作机制
  • 第三部分：开发实战与源代码解析（第9-12章）
  • • 第9章：环境搭建与基础配置
    • 第10章：核心智能体实现详解
    • 第11章：多智能体协作系统开发
    • 第12章：系统测试与性能优化
  • 第四部分：产业应用与案例分析（第13-16章）
  • • 第13章：客户服务领域的应用
    • 第14章：医疗健康领域的应用
    • 第15章：金融交易领域的应用
    • 第16章：其他行业应用场景
  • 第五部分：挑战、趋势与展望（第17-20章）
  • • 第17章：多智能体系统的优势与挑战
    • 第18章：解决方案与最佳实践
    • 第19章：未来发展趋势
    • 第20章：总结与展望
  • 附录
  • 参考文献
  • 索引