《使用 LangGraph, FastAPI, MCP and Docker 构建通用 AI 智能体：自主系统原理与应用实战》文章目录《使用 LangGraph, FastAPI, MCP and Docker 构建通用 AI 智能体：自主系统原理与应用实战》前言什么是 AI 智能体？为什么这本书很重要？这本书涵盖什么？这本书适合谁？如何使用这本书？第 1 章 AI 智能体基础理论1.1 什么是 AI 智能体AI 智能体的核心特点AI 智能体与传统 AI 模型的区别1.2 AI 智能体的类型按自主程度分类按应用领域分类1.3 AI 智能体的架构智能体的感知-决策-行动循环1.4 AI 智能体的应用场景1.5 AI 智能体的挑战与展望1.6 本章小结第 2 章 LangChain 框架入门2.1 什么是 LangChainLangChain 的主要用途2.2 LangChain 的核心组件1. 模型（Models）2. 链（Chains）3. 提示模板（Prompt Templates）4. 记忆（Memory）5. 工具（Tools）2.3 LangChain 的架构LangChain 组件间的交互2.4 安装和设置 LangChain2.5 LangChain 的简单示例2.6 LangChain 的优势与局限优势局限2.7 本章小结第 3 章 LangGraph 概述3.1 什么是 LangGraphLangGraph 的核心概念3.2 LangGraph 与 LangChain 的区别3.3 LangGraph 的架构LangGraph 的工作原理3.4 LangGraph 的主要特性3.5 安装和设置 LangGraph3.6 LangGraph 的简单示例3.7 LangGraph 的应用场景3.8 LangGraph 的优势与挑战优势挑战3.9 本章小结第 4 章 LangGraph 工作流编排详解4.1 LangGraph 工作流的基本概念4.2 状态管理状态的定义状态的传递状态的更新4.3 节点设计节点的定义节点的类型节点的最佳实践4.4 工作流模式顺序模式条件模式并行模式循环模式4.5 高级工作流模式管道模式分叉合并模式选择器模式4.6 工作流的编译和执行编译工作流执行工作流异步执行4.7 工作流的可视化4.8 实战案例：数据处理管道问题描述状态定义节点定义构建工作流执行工作流4.9 本章小结第 5 章 FastAPI 在 AI 智能体中的应用5.1 FastAPI 简介FastAPI 的主要特点5.2 为什么选择 FastAPI 构建 AI API5.3 FastAPI 的基本概念应用和路由请求参数响应模型5.4 FastAPI 的特性数据验证和序列化依赖注入中间件5.5 FastAPI 在 AI 应用中的应用场景AI 模型推理服务数据预处理和后处理批处理和流式处理5.6 FastAPI 的高级特性异步处理后台任务流式响应5.7 实战案例：构建 AI 模型推理 API问题描述项目结构定义数据模型（schemas.py）模型封装（model.py）API 端点（endpoints.py）主应用（main.py）依赖管理（requirements.txt）运行应用5.8 性能优化和最佳实践性能优化最佳实践5.9 本章小结第 6 章 MCP 协议深入实现6.1 MCP 协议概述MCP 协议的核心概念6.2 MCP 协议的架构MCP 架构组件6.3 MCP 协议的工作原理6.4 MCP 协议的消息格式6.5 实现 MCP 服务器示例：简单的文件操作 MCP 服务器6.6 实现 MCP 客户端示例：简单的 MCP 客户端6.7 MCP 协议的安全性示例：添加身份验证和授权6.8 MCP 协议的工具调用工具调用的流程示例：智能体调用工具6.9 MCP 协议的上下文管理上下文管理的概念上下文管理的实现6.10 MCP 协议的最佳实践设计原则安全措施性能优化6.11 本章小结第 7 章 Docker 容器化部署7.1 Docker 基础概念容器与虚拟机的区别Docker 的核心组件7.2 为什么使用 Docker 部署 AI 应用7.3 Docker 基本操作安装 Docker拉取和运行镜像构建镜像7.4 为 AI 应用创建 Dockerfile示例：LangChain 应用的 Dockerfile7.5 多阶段构建多阶段构建的优势示例：使用多阶段构建构建 AI 应用7.6 Docker Compose 用于多服务应用示例：使用 Docker Compose 部署 AI 应用7.7 Docker 中的环境变量和秘密管理环境变量管理示例：使用 .env 文件示例：使用 Docker secrets7.8 监控和日志日志管理示例：配置日志驱动监控示例：使用 Prometheus 监控7.9 实战案例：容器化部署 AI 智能体系统系统架构项目结构.env 文件API 网关的 Dockerfile智能体服务的 Dockerfile模型服务的 DockerfileMCP 服务的 Dockerfiledocker-compose.yml部署脚本7.10 Docker 最佳实践镜像构建最佳实践安全最佳实践性能优化最佳实践运维最佳实践7.11 本章小结第 8 章 综合实战项目：智能客服系统8.1 项目概述系统架构技术栈8.2 系统架构设计整体架构组件详细设计8.3 开发环境准备项目目录结构环境变量配置 (.env)8.4 实现智能客服系统8.4.1 API 网关实现8.4.2 智能体核心实现8.4.3 模型服务实现8.4.4 MCP 服务实现8.5 容器化部署8.6 部署脚本8.7 测试智能客服系统8.8 本章小结前言欢迎阅读《使用 LangGraph, FastAPI, MCP and Docker 构建通用 AI 智能体：自主系统原理与应用实战》。这是一本面向初学者的完整指南，旨在教你如何从零开始构建、部署和维护强大的 AI 智能体系统。什么是 AI 智能体？AI 智能体（AI Agent）是一种先进的 AI 系统，旨在根据高级目标自主进行推理，制定计划并执行行动。相比传统的 Chatbot、预测模型或分类器，Agentic AI 系统能够自主决策、动态学习，并在复杂任务中持续行动[1†]。这类系统由多个"Agent"（代理）构成，彼此分工协作，能够完成复杂的任务[2†]。AI 智能体代表人工智能领域的下一次演进，即从简单自动化向能够管理复杂工作流的自主系统过渡[3†]。它们具有自主性，能够在没有人类实时干预的情况下独立运行，根据预设的目标和规则自主地感知环境、分析信息并做出决策[4†]。为什么这本书很重要？随着 AI 技术的快速发展，构建功能强大、可靠且可扩展的 AI 智能体已成为行业趋势。然而，对于初学者来说，入门这些技术栈往往面临诸多挑战：缺乏系统性的学习资源，尤其是针对初学者的完整指南各技术组件（LangGraph、FastAPI、MCP、Docker）之间的集成关系复杂理论与实践之间的鸿沟，难以将概念应用到实际项目中这本书旨在填补这一空白，为你提供从零开始构建 AI 智能体系统的完整路径。