《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》

编辑推荐

（1）《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》包括18个应用案例，非常借鉴价值，其中重点案例包括美妆GUI Agent、体重管理API Agent、即时金融信息采集与分析平台、智能医疗问诊系统、多Agent跨境电商智能客服系统，读者根据自己的需求稍微修改一下即可应用于生产实践。

（2）即时金融信息采集与分析平台、智能医疗问诊系统、多Agent跨境电商智能客服系统分别代表金融、医疗、电商行业的应用解决方案。特别是多Agent跨境电商智能客服系统，融合了A2A、MCP、RAG技术，其系统分析与代码实现过程的讲解就值书价了，有需要借鉴此案例的读者可以大胆购买。

（3）《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》还可以结合《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》一书中的案例，对DeepSeek原理与应用开发进行深入研究。

（4）《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》围绕DeepSeek大模型应用开发展开，深度融合技术创新与工程实践，内容覆盖大模型应用开发（在线调用、提示词、推理、Agent、工具调用、MCP、微调、蒸馏、后训练、RAG）常用技术栈。

（5）《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》原理与实战案例相融合，注重培养读者的大模型原生应用与AI Agent智能体开发能力，并构建从理论到落地的完整知识体系。

（6）《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》通过代码级详解与量化实验对比，将KV Cache、MLA注意力、MoE专家模型、MTP输出等前沿技术转化为可复现的工程能力，帮助读者深入理解大模型的技术逻辑。

（7）配套示例源码、数据文件、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。

内容简介

《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》围绕DeepSeek大模型应用开发展开，深度融合技术创新与工程实践，内容覆盖大模型应用开发（在线调用、提示词、推理、Agent、工具调用、MCP、微调、蒸馏、后训练、RAG）技术栈及其案例。书中原理与案例相融合，注重培养读者的大模型原生应用与智能体开发能力，并构建从理论到落地的完整知识体系。《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。

《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》共分16章，内容包括大模型时代、DeepSeek开发环境配置与开放API使用、提示工程与DeepSeek提示库、思维链与DeepSeek推理模型、基于DeepSeek的Agent开发详解、DeepSeek的Function Calling与MCP应用实战、大模型驱动的即时金融信息采集与分析平台、KV Cache加持的推理加速、MLA注意力机制、MoE专家模型、MTP与多组件优化、大模型微调技术与应用、大模型蒸馏技术与应用、后训练算法GRPO详解与实战、基于后训练的智能医疗问诊实战，以及基于A2A、MCP与RAG的多Agent跨境电商智能客服实战。

《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》既适合DeepSeek开发初学者、大模型原生应用与智能体开发人员、模型优化与工程化工程师、大模型研究人员、行业AI解决方案提供商，也适合高等院校及高职高专院校学习人工智能大模型的学生。

作者简介

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》《深入探索Mamba模型架构与应用》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。