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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！)
作者：
和誠
分類：
電腦與網路
／
程式語言
叢書系列：單行本
出版社：
博碩文化
出版日期：2026/4/29
ISBN：9786264144926
書籍編號：kk0607696
頁數：616
定價：
890
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特別會員價：
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折
668
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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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！) 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。
和誠 ?? 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。
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
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