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多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体

Itspxx 5小时前 人工智能 19 7 推广

05141027140

课程介绍：

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 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。

课程目录：

第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代
7 节｜43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
    10:03

  •  

    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
    10:17

  •  

    视频：
    1-7 自主思考-执行-反思的框架：AgentScope
    05:45
第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型
6 节｜39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
    10:14

  •  

    视频：
    2-3 大模型的大脑中枢：自注意力机制
    07:41

  •  

    视频：
    2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢
    05:02

  •  

    视频：
    2-5 大模型是弹药库，智能体则是武器
    07:37

  •  

    图文：
    2-6 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第3章 MCP + Skills，Agent“工具+技能”的双轮驱动
13 节｜78分钟

收起 

  •  

    视频：
    3-1 大模型困境：数据获取与整合上 的“抓瞎”
    05:36

  •  

    视频：
    3-2 困境解决方案：函数调用( Function Calling )
    07:00

  •  

    视频：
    3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟
    06:48

  •  

    视频：
    3-4 更优的困境解决方案： MCP
    05:45

  •  

    视频：
    3-5 对比Function Calling，MCP的不同
    07:00

  •  

    视频：
    3-6 Jmanus配置百度地图MCP
    06:08

  •  

    视频：
    3-7 具有专业知识的Agent Skills
    04:56

  •  

    视频：
    3-8 工具调用最强组合：Agent Skills+MCP
    05:32

  •  

    视频：
    3-9 搞定复杂活儿，得靠多个Agent协作
    06:11

  •  

    视频：
    3-10 多Agent跨部门协作：A2A协议
    09:37

  •  

    视频：
    3-11 主流的多Agent开发框架
    07:32

  •  

    视频：
    3-12 多Agent的核心执行流程
    05:28

  •  

    图文：
    3-13 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A
17 节｜166分钟

展开 

  •  

    视频：
    4-1 MCP能连接万物的原因：通信的分层设计
    试看
    11:12

  •  

    视频：
    4-2 MCP的通信：SSE实时传输
    11:08

  •  

    视频：
    4-3 以bom方式导入SpringAi Alibaba 1.1 依赖
    10:49

  •  

    视频：
    4-4 SpringAi 1.1 导入MCP依赖
    14:19

  •  

    视频：
    4-5 SpringAi 1.1 创建MCP工具
    10:51

  •  

    视频：
    4-6 线程不会被卡住：WebFlux框架
    08:12

  •  

    视频：
    4-7 测试 MCP服务端运行
    02:30

  •  

    视频：
    4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务
    03:49

  •  

    视频：
    4-9 SpringAi 1.1 创建MCP客户端
    04:11

  •  

    视频：
    4-10 测试 MCP工具注册到MCP服务
    01:27

  •  

    视频：
    4-11 测试 MCP客户端连接MCP服务
    06:58

  •  

    视频：
    4-12 SpringAi 1.1 A2A的3个核心组件
    06:33

  •  

    视频：
    4-13 SpringAi 1.1 A2A的服务注册
    13:31

  •  

    视频：
    4-14 SpringAi 1.1 A2A的服务发现
    16:41

  •  

    视频：
    4-15 SpringAi 1.1 A2A的元数据AgentCard
    19:18

  •  

    视频：
    4-16 测试: SpringAi 1.1 实现的 A2A 协议
    23:42

  •  

    图文：
    4-17 vs面试官入局高薪Ai领域
第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划
8 节｜37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
    03:35

  •  

    视频：
    5-6 3种方式实现多Agent协同的旅游规划
    02:55

  •  

    视频：
    5-7 百度地图MCP提供的工具
    04:29

  •  

    图文：
    5-8 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第6章 多 Agent 协同的旅游规划工作流
17 节｜84分钟

展开 

  •  

    视频：
    6-1 SpringAI 1.0，1.1 和 2.0
    08:04

  •  

    视频：
    6-2 SpringAi 1.1 正式进入 Agent 时代
    03:18

  •  

    视频：
    6-3 Agent自主决策的模式：ReAct Agent
    05:12

  •  

    视频：
    6-4 搭建能自主决策的Agent
    07:32

  •  

    视频：
    6-5 Agent 流式接收大模型数据
    05:23

  •  

    视频：
    6-6 测试：Agent 运行
    07:45

  •  

    视频：
    6-7 Agent 的自主思考, 计划, 执行
    03:37

  •  

    视频：
    6-8 旅游规划第1种方案：多 Agent 工作流
    02:30

  •  

    视频：
    6-9 组建旅游规划的 Agent 团队
    02:27

  •  

    视频：
    6-10 费用统筹Agent作为工具加入Agent团队
    05:35

  •  

    视频：
    6-11 旅游规划Agent工作流的协同逻辑
    04:35

  •  

    视频：
    6-12 Agent工作流中并行执行任务
    06:20

  •  

    视频：
    6-13 Agent工作流中的任务分发
    04:38

  •  

    视频：
    6-14 Agent工作流按照流程顺序执行任务
    06:48

  •  

    视频：
    6-15 旅游规划Agent工作流的输出
    07:17

  •  

    视频：
    6-16 测试 多Agent的旅游规划及费用预估
    02:55

  •  

    图文：
    6-17 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第7章 Graph 多个节点的旅游规划工作流
16 节｜98分钟

展开 

  •  

    视频：
    7-1 旅游规划第2种方案：Graph工作流
    02:39

  •  

    视频：
    7-2 Graph工作流的记忆中枢：OverAllState
    06:30

  •  

    视频：
    7-3 Graph工作流的框架：StateGraph
    02:48

  •  

    视频：
    7-4 Graph工作流的状态更新
    04:00

  •  

    视频：
    7-5 Graph工作流的执行单元：NodeAction
    18:45

  •  

    视频：
    7-6 Graph工作流的流程顺序：Edge
    04:00

  •  

    视频：
    7-7 编译及运行Graph工作流
    03:16

  •  

    视频：
    7-8 图形化展示Graph工作流
    06:50

  •  

    视频：
    7-9 旅游规划Graph工作流的协同逻辑
    03:40

  •  

    视频：
    7-10 Graph搭建旅游规划工作流的节点
    04:58

  •  

    视频：
    7-11 所有旅游花费都汇总到费用统筹节点
    03:44

  •  

    视频：
    7-12 费用统筹节点判断旅游花费是否超支
    11:02

  •  

    视频：
    7-13 测试 ：Graph旅游规划工作流图形化展示
    06:12

  •  

    视频：
    7-14 Graph节点和大模型互动并json输出
    15:13

  •  

    视频：
    7-15 测试 Graph多节点旅游规划及费用预估
    03:57

  •  

    图文：
    7-16 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第8章 Agent自己走完思考-计划-行动全流程
14 节｜74分钟

展开 

  •  

    视频：
    8-1 基于Agent自主决策的开发框架
    03:38

  •  

    视频：
    8-2 Jmanus实现旅游规划及费用预估
    07:46

  •  

    视频：
    8-3 自主调用百度地图MCP各种工具完成旅游规划
    08:12

  •  

    视频：
    8-4 Manus多Agent协同的架构
    04:02

  •  

    视频：
    8-5 Manus Agent自主决策的实现原理
    06:27

  •  

    视频：
    8-6 Agent自主决策的架构思路
    06:27

  •  

    视频：
    8-7 自主决策Agent的全局规划思考
    02:51

  •  

    视频：
    8-8 自主决策Agent是先思考再执行
    01:49

  •  

    视频：
    8-9 日志展示Agent自主思考-计划-执行的全过程
    03:19

  •  

    视频：
    8-10 AgentScope是SpringAi的工程化版本
    04:05

  •  

    视频：
    8-11 AgentScope配置大模型
    12:11

  •  

    视频：
    8-12 AgentScope挂载工具
    07:19

  •  

    视频：
    8-13 测试AgentScope的Agent运行
    05:41

  •  

    图文：
    8-14 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第9章 分布式 Agent 的旅游规划团队
10 节｜81分钟

展开 

  •  

    视频：
    9-1 旅游规划第3种方案：Agent 自主决策
    05:07

  •  

    视频：
    9-2 分布式Agent团队的架构思路
    03:33

  •  

    视频：
    9-3 SpringBoot 4 和 AgentScope 的整合
    05:58

  •  

    视频：
    9-4 创建分布式的 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
第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作
8 节｜41分钟

展开 

  •  

    视频：
    10-1 Agent的牛马小弟：SubAgent
    03:19

  •  

    视频：
    10-2 Agent Skills就是个专属工作流程
    03:36

  •  

    视频：
    10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程
    04:46

  •  

    视频：
    10-4 旅游规划Skills的文件结构
    05:59

  •  

    视频：
    10-5 旅游规划Skills约束了执行步骤, 输出, 脚本
    03:39

  •  

    视频：
    10-6 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills
    08:15

  •  

    视频：
    10-7 测试 Agent调用Skills
    02:39

  •  

    视频：
    10-8 Agent从助手到自主协作的进化过程
    08:46
第11章 MCP+A2A，助力旅游规划团队协作
9 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

  •  

    图文：
    11-7 日志截图: Agent挂载百度地图MCP工具列表

  •  

    视频：
    11-8 主管Agent自主分发任务给远程相应的成员
    07:47

  •  

    视频：
    11-9 人工介入修改主管Agent制定的计划
    09:46
第12章 专属SubAgent, 处理旅游规划专业Skills
7 节｜47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调用系统工具进行文件操作
    07:38

  •  

    视频：
    12-5 Skills实现Agent工具的渐进式加载
    05:29

  •  

    视频：
    12-6 景点推荐SubAgent执行景点推荐任务
    09:32

  •  

    图文：
    12-7 vs面试官入局高薪Ai应用领域
第13章 Agent自主决策的旅游规划整体运行
12 节｜64分钟

展开 

  •  

    视频：
    13-1 API_Key配置的统一管理
    05:57

  •  

    视频：
    13-2 主管Agent暴露和用户交互的API
    03:18

  •  

    视频：
    13-3 推荐开源的Agent追踪观测平台
    04:03

  •  

    视频：
    13-4 集成Agent追踪观测平台
    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

  •  

    图文：
    13-8 日志截图: 驾车路线的费用预估

  •  

    视频：
    13-9 测试：行程规划经理推荐高性价比行程
    09:46

  •  

    图文：
    13-10 日志截图: 行程规划的费用预估

  •  

    视频：
    13-11 测试：idea运行旅游规划项目
    07:34

  •  

    视频：
    13-12 课程总结
    06:03
本课程已完结
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