"《多模态AI Agent开发实践》系统讲解基于LangChain与LangGraph构建多模态智能体的完整技术路径，从环境搭建、框架核心、案例实战到进阶优化，层层递进，为读者掌握多模态Agent开发技术提供系统化指导。《多模态AI Agent开发实践》配套示例与案例源码、PPT课件、读者交流微信群，所有代码经过测试均可运行无误。 《多模态AI Agent开发实践》分为13章，内容包括多模态智能体概述、开发环境搭建与配置、LangChain核心组件入门、LangChain Agent智能体核心、LangChain数据处理与存储、多模态大模型基础、LangChain集成多模态模型、多模态智能体开发方法论、多模态文档分析智能体实战、视觉问答与行动智能体实战、多模态内容创作智能体实战、多模态客服智能体实战、多模态智能体进阶优化（数据质量、容错与健壮性、可解释性、多轮对话融合）。 《多模态AI Agent开发实践》内容兼顾理论深度与工程实践，既适合多模态Agent开发初学者、多模态Agent开发工程师、多模态Agent架构师、大模型应用开发人员、将AI能力产品化的工程师、技术负责人、行业AI应用解决方案提供商快速上手，也适合作为高等院校或高职高专人工智能、计算机相关专业的实践教辅。"

"邓立国，东北大学计算机应用博士，广东工业大学副教授。主要研究方向为数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算。以第一作者发表学术论文30多篇（26篇EI），主编科研著作5部，主持科研课题10项，多次获得省校级科研优秀奖。著有《LangGraph开发AI Agent实践》《AI Agent智能体开发实践》《Python大数据分析师的算法手册》《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》。周驰岷，四川开放大学副教授。主要研究方向为区块链、AI数字资源制作。主持或参与完成了多项省部级科研项目，发表中文核心、EI检索论文多篇。获得全国仿真创新应用大赛国赛二等奖、省赛一等奖，制作课程入选国家终身教育智慧教育平台。著有《LangGraph开发AI Agent实践》《AI Agent智能体开发实践》。邓淇文，南乌拉尔国立大学硕士。嵌入式软件工程师。著有《LangGraph开发AI Agent实践》《AI Agent智能体开发实践》《Python大数据分析师的算法手册》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》。"

前 言 当大语言模型突破纯文本边界，开始“看见”图像、“听懂”语音，人工智能正迈入真正的多模态智能时代。多模态智能体不再局限于文字交互，而是能够融合视觉、听觉与语言理解，像人类一样感知复杂环境并执行具身行动。LangChain作为连接大模型与现实世界的桥梁，为构建此类智能体提供了模块化、可组合的工程框架。然而，多模态能力的引入也带来了新的挑战：异构数据对齐、跨模态语义鸿沟、工具调用的可靠性，以及在真实场景中对噪声、模糊输入的鲁棒性处理——这些正是当前多模态Agent技术落地的核心瓶颈。 本书立足于这一技术转折点，系统阐述如何基于LangChain构建具备多模态感知与行动能力的智能体。我们不仅关注DeepSeek、Qwen-VL等模型的API调用技巧，更深入探讨多模态Prompt设计、响应解析、工具链集成等工程实践，帮助读者跨越“能跑通Demo”与“可稳定商用”之间的鸿沟。书中四大实战案例覆盖文档解析、视觉问答、内容创作与智能客服，均源自真实业务场景，直面数据质量、容错与鲁棒性、可解释性、多轮对话融合等工程约束。 本书目的 本书以工程实践为锚点，兼顾学术深度与产业落地，为构建下一代多模态AI应用提供系统化技术蓝图。本书的独特价值在于“框架＋模型＋场景”三位一体的教学设计：以LangChain与LangGraph为骨架，以多模态大模型为大脑，以垂直场景为落点，形成可迁移的开发方法论。读者将掌握从环境配置、组件定制到智能体实现的全链路能力，并建立对技术边界的清醒认知——理解何时该用多模态、如何实现多模态智能体、如何进行优化。这种系统性思维，远比掌握某个API调用更为珍贵...