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多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体

可复用 Agent 方案，ReAct 自主决策 × SpringAI 多 Agent 生态，倍增你的 AI 架构力

已完结
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难度：初级
|
时长：共 20 小时
新课榜第 1 名
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  • 掌握 ReAct 自主决策模式
  • 掌握热门技术栈智能开发
  • 熟悉多 Agent 协同架构设计
  • 提升复杂业务协同分解力
  • 掌握Agent Skills工程化封装
  • 收获整套AI应用落地方案
试看本节课 12:38
试看本节课 07:30
试看本节课 15:52
1-1 多Agent融合自主决策，AI发展的必然趋势
2-1 大模型咋就懂咱说啥 ？
4-4 MCP的通信：SSE实时传输

课程预览

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2026 AI Agent 落地大爆发，掌握 " 多 Agent 协同 + 自主决策 + Skills 技能封装 " 的 Java 工程师，身价倍增。本课程以旅游规划为实战场景，‌SpringAI 生态‌为技术核心，深度集成 JManus（类 Manus 轻量级多 Agent 协同引擎）与 AgentScope（技能模块化封装利器），手把手带你系统掌握 ReAct 模式、多 Agent 协同架构核心，收获可复用 Agent 落地方案，提升 Agent 分工策略设计 、协同决策工作流 、技能模块化封装等全链路开发能力。专注帮助你从 AI API 调用工程师晋升到多 Agent 架构设计师。
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本章介绍：

不用啃晦涩公式，不堆难懂术语！从大模型的核心架构逻辑，到真实工作模式，我们都用大白话讲透。不管你是零基础小白，还是想快速补全认知的从业者，跟着这章学，轻松打通大模型入门任督二脉，秒懂 AI 背后的底层逻辑！

第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代
7 节｜45分钟
展开
  • 视频：
    1-1 多Agent融合自主决策，AI发展的必然趋势
    试看
    12:38
  • 视频：
    1-2 准备工作：安装ApiFox
    05:05
  • 视频：
    1-3 准备工作：配置阿里大模型广场的ApiKey
    05:18
  • 视频：
    1-4 准备工作：百度地图API秘钥(AK)
    02:49
  • 视频：
    1-5 准备工作：安装Nacos 3
    03:11
  • 视频：
    1-6 仿Manus自主决策的完整产品：Jmanus
    09:29
  • 视频：
    1-7 自主思考-执行-反思的框架：AgentScope
    05:56

本章介绍：

不用啃晦涩公式，不堆难懂术语！从大模型的核心架构逻辑，到真实工作模式，我们都用大白话讲透。不管你是零基础小白，还是想快速补全认知的从业者，跟着这章学，轻松打通大模型入门任督二脉，秒懂 AI 背后的底层逻辑！

第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型
6 节｜50分钟
收起
  • 视频：
    2-1 大模型咋就懂咱说啥 ？
    试看
    07:30
  • 视频：
    2-2 大模型的信息分析器：Transformer层
    13:38
  • 视频：
    2-3 大模型的大脑中枢：自注意力机制
    11:02
  • 视频：
    2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢
    08:50
  • 视频：
    2-5 大模型是弹药库，智能体则是武器
    08:46
  • 图文：
    2-6 vs面试官入局高薪Ai应用领域

本章介绍：

告别单靠模型 “空想” 的时代！MCP（外部工具调用协议）+ Skills（专属技能库），为 Agent 装上两大核心引擎，MCP拓展能力边界，Skills夯实专业深度，双轮齐转之下，Agent 既能跨界解决复杂任务，又能在垂直领域做到极致靠谱，真正实现从 “能干活” 到 “干好活” 的飞跃！

第3章 MCP + Skills，Agent“工具+技能”的双轮驱动
13 节｜110分钟
收起
  • 视频：
    3-1 大模型困境：数据获取与整合上 的“抓瞎”
    07:03
  • 视频：
    3-2 困境解决方案：函数调用( Function Calling )
    09:08
  • 视频：
    3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟
    13:16
  • 视频：
    3-4 更优的困境解决方案： MCP
    10:30
  • 视频：
    3-5 对比Function Calling，MCP的不同
    10:58
  • 视频：
    3-6 Jmanus配置百度地图MCP
    06:11
  • 视频：
    3-7 具有专业知识的Agent Skills
    05:48
  • 视频：
    3-8 工具调用最强组合：Agent Skills+MCP
    09:14
  • 视频：
    3-9 搞定复杂活儿，得靠多个Agent协作
    08:47
  • 视频：
    3-10 多Agent跨部门协作：A2A协议
    12:12
  • 视频：
    3-11 主流的多Agent开发框架
    08:44
  • 视频：
    3-12 多Agent的核心执行流程
    07:55
  • 图文：
    3-13 vs面试官入局高薪Ai应用领域

本章介绍：

Spring AI 1.1 重磅升级，凭借强大的自动配置与注解驱动两大核心能力，一站式实现 MCP（外部工具调用协议）+ A2A（智能体间通信协议）双协议原生支持，直接打通智能体之间的交互壁垒！ 不用再手动写繁琐的配置代码，开发者只需简单添加注解，Spring AI 1.1 就能自动完成协议适配、通信链路搭建，让智能体既能顺畅调用外部工具拓展能力，又能轻松实现跨智能体的高效对话与协作。

第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A
16 节｜209分钟
展开
  • 视频：
    4-1 以bom方式导入SpringAi Alibaba 1.1 依赖
    11:31
  • 视频：
    4-2 SpringAi 1.1 导入MCP依赖
    09:39
  • 视频：
    4-3 MCP能连接万物的原因：通信的分层设计
    12:42
  • 视频：
    4-4 MCP的通信：SSE实时传输
    试看
    15:52
  • 视频：
    4-5 SpringAi 1.1 创建工具
    09:21
  • 视频：
    4-6 SpringAi 1.1 将工具注册到MCP服务
    14:36
  • 视频：
    4-7 线程不会被卡住：WebFlux框架
    14:46
  • 视频：
    4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务
    07:34
  • 视频：
    4-9 SpringAi 1.1 创建MCP客户端
    02:36
  • 视频：
    4-10 测试MCP客户端连接MCP服务
    04:29
  • 视频：
    4-11 SpringAi 1.1 A2A的3个核心组件
    07:53
  • 视频：
    4-12 SpringAi 1.1 MCP注解：全新的MCP实现
    13:49
  • 视频：
    4-13 SpringAi 1.1 A2A的服务注册
    14:49
  • 视频：
    4-14 SpringAi 1.1 A2A的服务发现
    19:56
  • 视频：
    4-15 SpringAi 1.1 A2A的元数据AgentCard
    24:52
  • 视频：
    4-16 测试 SpringAi 1.1 实现的 A2A 协议
    23:42

本章介绍：

不搞纸上谈兵，而是紧扣真实项目功能需求，带你直击核心痛点。 从旅行计划需求逻辑的任务拆解，到智能体协作的核心难点，都会掰开揉碎讲透彻。帮你理清每一步的实现思路，找准关键节点的破局方法，让你开工前就对整个项目的脉络了如指掌。

第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划
6 节｜44分钟
展开
  • 视频：
    5-1 旅行规划的复合任务拆解
    07:45
  • 视频：
    5-2 团队成员：路线制定专员Agent
    05:54
  • 视频：
    5-3 团队成员：行程规划经理Agent
    06:50
  • 视频：
    5-4 团队成员：费用统筹管家Agent
    05:12
  • 视频：
    5-5 Agent团队和大模型的无缝协作
    11:36
  • 视频：
    5-6 百度地图MCP提供的工具体系全景
    06:10

本章介绍：

Spring AI 强势迈入 Agentic Ai 时代！聚焦这款专为 Java 开发者量身打造的开发神器，全方位拆解它的硬核优势，带你解锁 AI 开发新姿势。作为 Spring 生态的重磅成员，Spring AI 完美承袭了 Spring 框架的强大功能与便捷特性，.以往需要耗费大量时间搭建的 ReAct 架构多智能体系统，现在借助 Spring AI ，几行代码就能快速落地，开发效率直接拉满，让 Java 开发者也能轻松玩转多智能体协同，跟上 AI 技术迭代的快车道！

第6章 ReAct 搭建多Agent协同的旅游规划工作流
15 节｜109分钟
展开
  • 视频：
    6-1 SpringAI 1.0，1.1 和 2.0
    12:04
  • 视频：
    6-2 3种方式实现多Agent协同的旅游规划
    02:49
  • 视频：
    6-3 SpringAi 1.1 正式进入 Agentic Ai 时代
    04:15
  • 视频：
    6-4 SpringAi 1.1 能自主决策的Agent
    07:31
  • 视频：
    6-5 Agent 流式获取大模型数据
    05:23
  • 视频：
    6-6 Agent自主决策的模式：ReAct Agent
    04:55
  • 视频：
    6-7 SpringAi 1.1 组建旅游规划的Agent团队
    03:23
  • 视频：
    6-8 费用统筹Agent作为工具加入Agent团队
    05:52
  • 视频：
    6-9 Agent团队中的并行任务工作流
    12:22
  • 视频：
    6-10 Agent团队中的任务分发工作流
    04:38
  • 视频：
    6-11 Agent团队按照流程顺序执行任务
    06:48
  • 视频：
    6-12 AgentScope是 SpringAi 的工程化版本
    04:15
  • 视频：
    6-13 RAG只是一个过渡阶段吗 ？
    12:32
  • 视频：
    6-14 长下文能取代RAG吗 ？
    11:33
  • 视频：
    6-15 测试AgentScope的Agent运行
    10:27

本章介绍：

Graph 引擎凭借强大的图计算能力，理清智能体之间的协作关系、任务链路，确保多 Agent 分工明确、高效联动。像搭积木一样简单操作，就能轻松搭建出高效、稳定的多 Agent 协同工作流，不管是让不同 Agent 分工处理数据分析、决策规划、落地执行等环节，还是按需灵活调整智能体组合模式，都能稳稳拿捏！

第7章 Graph 搭建多个节点的旅游规划工作流
13 节｜130分钟
展开
  • 视频：
    7-1 以工作流方式编排旅行规划的团队协同
    10:03
  • 视频：
    7-2 搭建工作流的记忆中枢：OverAllState
    12:25
  • 视频：
    7-3 搭建工作流的框架蓝图：StateGraph
    11:48
  • 视频：
    7-4 搭建工作流的执行单元：NodeAction
    20:22
  • 视频：
    7-5 搭建工作流的流程顺序：Edge
    06:17
  • 视频：
    7-6 编译及运行工作流
    14:07
  • 视频：
    7-7 图形化展示工作流
    10:28
  • 视频：
    7-8 SpringAi Alibaba1.1的Graph引擎
    04:00
  • 视频：
    7-9 SpringAi 1.1的工作流状态更新
    06:55
  • 视频：
    7-10 Graph引擎搭建旅游规划的Agent团队
    07:34
  • 视频：
    7-11 所有旅游花费都汇总到费用统筹节点
    04:18
  • 视频：
    7-12 费用统筹节点判断旅游花费是否超支
    10:50
  • 视频：
    7-13 总结Agent和Graph分别构建的工作流
    09:57

本章介绍：

Jmanus 依托 Spring AI 生态构建，以 模块化为核心，通过 PLAN-ACT 与 ReAct 模式，搭配 MCP 通信协议与状态管理机制，精准模拟人类思考逻辑与行动流程，实现复杂任务的自主规划、执行与优化。

第8章 Java如何让Agent懂思考、会规划、自主完成任务。
13 节｜129分钟
展开
  • 视频：
    8-1 多Agent设计思路 角色分工
    07:48
  • 视频：
    8-2 多Agent设计思路 冲突协商
    09:55
  • 视频：
    8-3 多Agent设计思路 SOP管理机制
    12:25
  • 视频：
    8-4 Manus多Agent的技术架构
    08:04
  • 视频：
    8-5 Manus是自主决策的Ai Agent
    12:20
  • 视频：
    8-6 OpenManus复刻Manus的架构思路
    13:25
  • 视频：
    8-7 PlanAct是全局流程规划的主管
    04:47
  • 视频：
    8-8 ReAct是灵活应变的基层执行者
    03:03
  • 视频：
    8-9 JManus的文件架构以及Prompt提交入口
    14:11
  • 视频：
    8-10 JManus的核心：计划协调器
    09:27
  • 视频：
    8-11 JManus向大模型请求计划创建
    12:48
  • 视频：
    8-12 根据计划类型创建不同的执行者
    10:30
  • 视频：
    8-13 不同的执行者调用不同的执行流程
    09:38

本章介绍：

做旅游攻略还在熬夜查景点、比价？多智能体组队，帮你一键搞定！基于AgentScope开发的多智能体天团，可以让不同智能体分工，各司其职、联动协作。这些智能体如何协作统筹？如何分工合作？让AgentScope给你答案。

第9章 Docker 部署分布式 Agent 搞定旅游规划
10 节｜81分钟
展开
  • 视频：
    9-1 AgentScope搭建工程化的分布式Agent协同
    05:07
  • 视频：
    9-2 分布式Agent自主旅游规划的架构思路
    03:33
  • 视频：
    9-3 SpringBoot 4 和 AgentScope 的整合
    05:58
  • 视频：
    9-4 创建不同节点的ReAct Agent
    06:09
  • 视频：
    9-5 主管Agent自主分解复杂任务
    13:35
  • 视频：
    9-6 自主分解任务的关键：PlanNotebook
    09:11
  • 视频：
    9-7 计划和执行中的事件拦截：Hook
    11:11
  • 视频：
    9-8 主管Agent分发任务给相应Agent
    06:31
  • 视频：
    9-9 团队成员的智能体卡片注册到Nacos
    10:09
  • 视频：
    9-10 远程Agent封装为工具执行子任务
    09:16

本章介绍：

专属技能，就是智能体的核心战斗力！这可是决定 Agent 能不能高效干活的关键所在！没有适配技能的 Agent，就像空有一身力气却没学过专业技巧的新手，面对任务只能凭 “蛮力” 瞎忙活 ，而一旦装上量身定制的专属技能包，不管是垂直领域的专业任务，还是复杂的协作流程，Agent 都能精准发力、专业输出，彻底告别 “瞎忙活”，效率直接拉满！

第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作
7 节｜77分钟
展开
  • 视频：
    10-1 Agent的牛马小弟：SubAgent
    08:16
  • 视频：
    10-2 Agent Skills就是个专属工作流
    07:15
  • 视频：
    10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程
    11:37
  • 视频：
    10-4 Skills的渐进式加载机制
    09:31
  • 视频：
    10-5 Skills的文件结构标准
    14:22
  • 视频：
    10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程
    09:53
  • 视频：
    10-7 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills
    15:13

本章介绍：

AgentScope 直接打通 “技能” 到 “工程化” 的最后一公里！不管是零散的工具调用能力、定制化的业务决策逻辑，AgentScope 都能帮你规整打包。它就像一个智能 “技能总指挥”，把碎片化的能力变成标准化、可复用的工程模块，不用再纠结技术衔接、流程适配的难题。从此，AI 技能不再是 “实验室里的花架子”，而是能直接嵌入业务系统、稳定跑起来的硬核生产力！

第11章 MCP+A2A，助力旅游规划团队协作
8 节｜90分钟
展开
  • 视频：
    11-1 回顾AgentScope旅游规划的整体架构
    13:38
  • 视频：
    11-2 测试团队成员基于A2A协议注册到Nacos
    17:57
  • 视频：
    11-3 测试主管Agent基于A2A协议获取团队成员
    09:36
  • 视频：
    11-4 测试主管Agent调动团队成员执行任务
    09:47
  • 视频：
    11-5 获取百度地图MCP服务端的工具列表
    12:21
  • 视频：
    11-6 路线制定专员Agent挂载百度地图MCP
    09:05
  • 视频：
    11-7 主管Agent自主分发任务给远程相应的成员
    07:47
  • 视频：
    11-8 人工介入修改主管Agent制定的计划
    09:46

本章介绍：

为每个旅游规划专业流程配置专属 SubAgent，让不同任务由专门子代理独立处理，分工明确、高效协同，实现更精准、更稳定的复杂任务执行。

第12章 专属SubAgent, 处理旅游规划专业Skills
5 节｜39分钟
展开
  • 视频：
    12-1 行程规划经理挂载Skills
    10:04
  • 视频：
    12-2 有限预算内规划精彩旅行的Skills
    08:02
  • 视频：
    12-3 表格制作Skills
    05:43
  • 视频：
    12-4 Skills实现Agent工具的渐进式加载
    05:29
  • 视频：
    12-5 景点推荐SubAgent执行景点推荐任务
    09:32

本章介绍：

优化调优、实时监控运行状态、规范化部署上线，提升整体运行质量与业务支撑能力。

第13章 旅游规划优化，监控，部署
8 节｜47分钟
展开
  • 视频：
    13-1 敏感资源处理方案
    05:57
  • 视频：
    13-2 主管Agent暴露和用户交互的接口
    03:18
  • 视频：
    13-3 docker搭建Agent跟踪和Token消费分析
    04:03
  • 视频：
    13-4 旅游规划Agent团队集成Agent追踪观测
    06:01
  • 视频：
    13-5 测试主管Agent接收Prompt及结构化输出
    07:40
  • 视频：
    13-6 旅游规划打印出Agent的深度思考
    04:31
  • 视频：
    13-7 测试路线制定专员规划最优驾车路线
    08:57
  • 视频：
    13-8 课程总结
    06:03
本课程已完结
适合人群
对 AI 应用开发，工程化落地感兴趣的 Java 开发者
技术储备
熟悉 Java 基础
环境参数
SpringAI alibaba 1.1
JManus 3.0.4
AgentScope 1.0.8
SpringAI 1.1
SpringBoot 3.5
JDK 17
Nacos 3.1.0
小简同学
算法工程师，平台架构师， 已有6642个学生
其他课程： 《SpringBoot 3.x + Netty + MQTT 实战物联网智能充电桩》 《Flink 从0到1实战实时风控系统》、 《Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像》、 《Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统》、
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