本书深入剖析MCP协议与低代码平台的结合，帮助开发者掌握AI Agent开发技术。

本书内容

《AI Agent开发:MCP和低代码平台》面向希望深入理解AI Agent与MCP技术的开发者，采用循序渐进的案例驱动方式，帮助开发者系统掌握企业级AI Agent的架构设计与工程化落地方法，涵盖从核心原理到私有化部署的全流程。《AI Agent开发:MCP和低代码平台》从MCP基础切入，结合Coze、Dify等主流低代码Agent开发平台，讲解如何通过工作流编排完成各类Agent应用的工程化落地。此外，书中还完整呈现AI量化平台的架构设计与实现路径，包含舆情监控等典型场景的智能化改造方案，使读者能够建立从理论到实践的全栈认知。

《AI Agent开发:MCP和低代码平台》共10章，以企业级实战案例为主线，由浅入深地讲解如何基于Coze平台与MCP构建AI Agent应用，为开发者提供可复用的工程经验与实施路径。

《AI Agent开发:MCP和低代码平台》适合作为高等院校计算机、人工智能等专业学生的技术参考书，同时也可供关注MCP、AI Agent技术落地，以及探索智能化量化交易系统的研究人员与互联网研发工程师阅读。

本书作者

唐文，毕业于网络工程专业，个人研究方向为AI大模型和机器学习。后先后就职于聚美优品、边锋领沃等国内外上市公司，目前供职于美国Global Payment集团（纽约交易所上市，股票代码GPN）的子公司活跃网络的技术部，担任研发技术专家。10多年技术研发经验，作为后端Tech Leader，负责技术开发和技术管理工作。对Python、Golang、LangChain、LLM、AI Agent等技术有着深入研究和落地经验。

本书读者

适合作为高等院校计算机、人工智能等专业学生的技术参考书，同时也可供关注MCP、AI Agent技术落地，以及探索智能化量化交易系统的研究人员与互联网研发工程师阅读。

本书目录

目    录

第 1 章  AI Agent与MCP时代1

1.1  AI Agent基础：认识智能体的“真面目”1

1.1.1  AI Agent的核心架构1

1.1.2  AI Agent不是简单的提示词问答助理2

1.1.3  架构师眼中的AI Agent“能力黄金三角”3

1.2  MCP基础：了解支撑系统的“基本功”6

1.2.1  MCP的分层设计7

1.2.2  企业案例：内部知识问答系统8

1.3  MCP对AI Agent的发展推动：技术加持下的能力跃升9

1.3.1  标准化协议带来的能力提升9

1.3.2  动态工具解决复杂任务10

1.3.3  从被动响应到主动认知的转变10

1.3.4  加强企业级应用的安全性与可管理性11

第 2 章  AI Agent技术原理与MCP架构组件12

2.1  智能决策与规划：AI Agent的“大脑”运作机制12

2.1.1  智能决策的基本框架与认知架构12

2.1.2  规划模块的技术实现路径12

2.1.3  核心决策技术与算法14

2.1.4  思维链和ReAct15

2.2  自然语言处理与理解：AI Agent的语言能力核心17

2.2.1  自然语言处理的技术体系与演进18

2.2.2  自然语言理解：AI Agent的听力与理解能力18

2.2.3  自然语言生成：AI Agent的表达与回应能力19

2.2.4  利用知识库增强上下文理解：让语言模型更可靠21

2.2.5  多模态语言交互能力：从读懂文字到理解世界23

2.3  感知与环境交互：AI Agent如何感知世界并采取行动26

2.3.1  感知模块的架构与信息流26

2.3.2  环境交互与动态响应机制27

2.3.3  多模态感知的应用与发展趋势28

2.4  MCP的总体架构设计：支撑AI Agent运行的“骨架”29

2.4.1  MCP架构的核心组件与交互模式29

2.4.2  MCP的通信机制与传输协议30

2.4.3  MCP工作流程与数据处理30

2.4.4  MCP架构的优势与设计理念31

2.4.5  MCP的简单案例31

2.5  MCP的核心组件：拆解AI Agent的“关键零件”36

2.5.1  三大结构性组件：架构的基石36

2.5.2  服务器提供的四大核心能力：功能的载体37

2.5.3  系统协同流程示例：从用户请求到结果输出37

2.6  MCP的关键技术特性：保障AI Agent高效运转的“独门优势”38

2.6.1  标准化协议与模块化架构：从烟囱式集成到总线式连接38

2.6.2  动态资源调度与上下文管理：从工具调用到智能协作39

2.6.3  安全控制与权限边界：为系统运行建立信任机制39

第 3 章  汽车零部件工厂数字孪生落地实践，借助Coze实现智能飞跃43

3.1  项目背景：汽车零部件工厂为何选择数字孪生43

3.1.1  汽车零部件工厂普遍面对的挑战43

3.1.2  数字孪生：应对传统痛点的系统化解决方案44

3.1.3  引入数字孪生的必然性44

3.2  引入Coze前的工厂现状45

3.3  基于Coze的数字孪生规划46

3.3.1  Coze：强大的AI Agent开发平台46

3.3.2  基于Coze的架构设计和功能规划47

3.3.3  方案落地的总体思路49

3.4  数据采集体系的搭建49

3.4.1  数据源分析与采集规划50

3.4.2  模拟多源数据采集51

3.4.3  数据上行通道的设计与实现53

3.4.4  数据入湖与持久化55

3.5  设备数字模型构建58

3.5.1  工作流的前期准备59

3.5.2  工作流的设计和实现61

3.5.3  流程编排小结65

3.6  生产流程虚拟仿真开发65

3.6.1  虚拟仿真系统的核心架构65

3.6.2  关键开发技术66

3.6.3  利用Coze实现生产流程虚拟仿真67

第 4 章  Vibe Coding Copilot，提升开发效率71

4.1  开发流程中的需求：明确Copilot要解决的问题71

4.1.1  传统开发流程中的核心痛点71

4.1.2  Vibe Coding范式下的需求转变72

4.1.3  Coze平台驱动的新型开发助手需求73

4.2  Copilot架构设计：搭建高效辅助开发的框架74

4.2.1  基于Coze的多Agent架构设计原则74

4.2.2  核心组件与多Agent协作76

4.2.3  工作流设计与流程编排77

4.2.4  上下文管理与知识集成80

4.3  多Agent开发80

4.3.1  全局设置82

4.3.2  需求分析Agent的编排84

4.3.3  技术方案设计Agent的编排86

4.3.4  代码生成Agent的编排88

4.3.5  代码审查与优化Agent的编排90

4.4  节点切换设置93

第 5 章  基于Dify：电商客服“智能店小二”的开发与实践97

5.1  Dify平台97

5.1.1  Dify的云部署方案：轻松上云，快速启用98

5.1.2  Dify的本地化部署方案：数据自主，灵活可控101

5.1.3  Dify开发的基本概念和基本流程：入门即懂，快速上手108

5.2  电商客服的一天116

5.2.1  电商客服真实的一天：忙碌、挑战与成长117

5.2.2  核心能力与职业成长118

5.2.3  功能设计：贴合实际场景，满足客服需求118

5.2.4  基于Dify技术架构的方案设计119

5.3  电商客服“智能店小二”的开发121

5.3.1  流程编排121

5.3.2  测试售前问题124

5.3.3  测试售后问题125

第 6 章  AI搞定财务报告自动化，效率翻倍126

6.1  找准财务痛点：用AI思路分析需求126

6.1.1  企业在财务报告中的核心难题：效率、质量与工作重心126

6.1.2  AI思路破局：将业务痛点转化为技术需求127

6.1.3  实践聚焦：明确财务分析AI Agent的需求清单128

6.2  搭建技术框架：财务AI系统怎么构建128

6.2.1  Coze Studio简介128

6.2.2  安装和部署Coze Studio129

6.2.3  部署模型131

6.2.4  简单的模型调用测试136

6.2.5  财务AI系统的模块设计137

6.3  报表自动生成：一键搞定不用加班138

6.3.1  核心设计思路：从“手工拼接”到“自动化流水线”138

6.3.2  实现路径：报表生成自动化流程的设计与实现139

6.4  实现一个分析助手：让AI帮你看懂数据149

6.4.1  价值再发现149

6.4.2  实现分析助手第一步：搭建知识库150

6.4.3  实现分析助手第二步：配置系统提示词157

6.5  分析助手的价值与意义158

第 7 章  AI量化平台159

7.1  量化和AI结合的可行性分析159

7.1.1  量化策略的技术演进159

7.1.2  数据维度的扩展159

7.1.3  AI量化的算力基础160

7.1.4  风险控制与可行性边界161

7.2  量化平台的架构设计161

7.2.1  传统量化平台架构161

7.2.2  AI量化平台的架构设计162

7.2.3  量化平台的实现和模块设计163

7.3  金融数据模块开发165

7.3.1  概述与设计思路165

7.3.2  环境配置和依赖库165

7.3.3  数据获取与处理168

7.3.4  封装MCP服务器176

7.4  选股策略模块开发181

7.4.1  模块架构与核心流程181

7.4.2  数据准备与特征工程182

7.4.3  模型的构建及训练186

7.4.4  策略信号生成器开发191

7.4.5  MCP服务集成201

7.5  回测模块开发202

7.5.1  回测系统架构设计203

7.5.2  事件驱动与回测引擎开发203

7.5.3  数据处理器221

7.5.4  策略开发225

7.5.5  策略评估236

7.6  风险控制模块开发246

7.6.1  风控系统架构设计246

7.6.2  事前风控247

7.6.3  交易中的风控253

7.6.4  事后风控256

7.6.5  风控集成259

7.7  舆情监控模块开发263

7.7.1  模块架构设计263

7.7.2  多源舆情数据采集与统一预处理264

7.7.3  大模型实现舆情分析271

第 8 章  AI猎头开发，提速互联网科技招聘277

8.1  互联网科技公司招聘为何需要AI猎头277

8.2  猎头的核心目标与技术实现279

8.2.1  系统的三大核心目标279

8.2.2  系统目标的技术实现279

8.3  基于多模态技术的简历处理模块的开发280

8.3.1  多模态简历处理模块的实现思路281

8.3.2  基于Coze的落地实践281

8.4  候选人与岗位精准匹配模块开发285

8.4.1  模块开发思路285

8.4.2  基于Coze的落地实践286

8.5  招聘流程智能化之邮件通知290

第 9 章  AI Agent与MCP安全294

9.1  AI Agent面临的核心安全风险294

9.1.1  提示词注入295

9.1.2  工具滥用与权限边界扩散296

9.1.3  上下文污染与记忆投毒298

9.1.4  MCP的安全挑战300

9.2  AI Agent的权限与调用控制303

9.2.1  权限模型：读/写/调用/删除四级分类304

9.2.2  基于Allow-List的动态鉴权310

9.2.3  实战案例：SaaS客服Agent的最小权限设计315

9.3  上下文与记忆安全328

9.4  MCP消息链安全机制330

9.4.1  消息身份的可信建立331

9.4.2  消息签名的生成与校验331

9.4.3  防重放攻击的工程实现332

9.4.4  MCP服务器的安全处理流程示例333

9.5  隐私与合规实践334

9.5.1  数据分级管理与最小留存控制334

9.5.2  国内合规要点335

9.5.3  海外合规要点336

9.5.4  隐私工程实施框架336

第10章  上下文工程338

10.1  从提示词工程到上下文工程338

10.2  上下文工程五项设计原则339

10.3  从模板到系统：提示词模板的正确用法340

10.4  基于LangChain与LangGraph的上下文架构设计346

编辑推荐

· 随着AI技术的迅猛发展，AI Agent已成为企业智能化转型的重要工具。

·《AI Agent开发：MCP和低代码平台》深入解析MCP协议与低代码平台的结合，提供了七个真实的企业级案例，帮助开发者从理论到实践，快速掌握AI Agent开发技术。

· 无论你是初学者还是有经验的开发者，《AI Agent开发：MCP和低代码平台》都能为你提供一套系统、实用的开发指南，助力企业实现智能化升级，提升开发效率。

本书特色

本文部分内容摘自《AI Agent开发:MCP和低代码平台》，具体内容请以书籍为准。

AI Agent开发：MCP和低代码平台——jd