慕课实战-多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体（前11章）

慕课实战-多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体是什么资源？

本资源聚焦多Agent、Skills与SpringAI技术融合，系统讲解如何构建具备自主决策能力的智能体应用。课程从AI发展趋势、框架搭建到实际项目开发，帮助学习者掌握下一代AI应用开发方法。通过完整代码与实战演示，降低复杂智能体系统的学习门槛，适合希望进入AI Agent开发领域的技术人员。

谁需要这份编程培训资源？

适合Java开发者、AI应用开发者以及希望转型智能体开发方向的工程师学习使用。针对不了解多Agent架构、不会使用SpringAI构建AI应用、缺少实战项目经验等痛点提供系统解决方案。也适合希望快速掌握自主决策AI技术趋势的学生和技术爱好者。

为什么选择这份编程培训资源？

• 深入解析多Agent协作与自主决策智能体技术趋势，掌握AI应用发展的核心方向
• 基于SpringAI框架结合Skills技术进行实战开发，提供智能体构建思路与实践路径
• 包含环境搭建、API配置、Nacos部署、Jmanus框架等完整开发准备内容

👇 点击上方 支付下载 按钮即可获取完整资源

这份资源包含哪些具体内容？

资源为《慕课实战-多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体》前11章课程内容，包含多个章节视频教程与完整实战演示。文件目录包含第1章“AI正式进入多Agent协作和自主决策的时代”等内容，涵盖多Agent融合趋势、ApiFox安装、阿里大模型API配置、百度地图API秘钥配置、Nacos 3安装以及仿Manus自主决策框架Jmanus等模块。课程围绕SpringAI框架展开，结合Agent协作、Skills能力扩展等核心技术，帮助学习者搭建智能体应用开发流程。资源采用视频教学形式，通过理论讲解与代码实践结合，适合循序渐进学习。

└── 慕课实战 - 多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体（前11章） (0个文件夹,0个文件)
    ├── 第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 1-1 多Agent融合自主决策，AI发展的必然趋势.mp4 (67.0MB)
    │   ├── 1-2 准备工作：安装ApiFox.mp4 (25.9MB)
    │   ├── 1-3 准备工作：配置阿里大模型广场的ApiKey.mp4 (28.6MB)
    │   ├── 1-4 准备工作：百度地图API秘钥(AK).mp4 (16.7MB)
    │   ├── 1-5 准备工作：安装Nacos 3.mp4 (16.9MB)
    │   ├── 1-6 仿Manus能自主决策的框架：Jmanus.mp4 (84.6MB)
    │   └── 1-7 具备ReAct核心能力的框架：AgentScope.mp4 (45.1MB)
    ├── 第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 2-1 大模型咋就懂咱说啥 ？.mp4 (37.5MB)
    │   ├── 2-2 大模型的信息分析器：Transformer层.mp4 (76.1MB)
    │   ├── 2-3 大模型的大脑中枢：自注意力机制.mp4 (58.0MB)
    │   ├── 2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢.mp4 (47.7MB)
    │   └── 2-5 大模型是弹药库，智能体则是武器.mp4 (57.7MB)
    ├── 第3章 MCP + Skills，Agent“工具+技能”的双轮驱动 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 3-1 大模型困境：数据获取与整合上 的“抓瞎”.mp4 (40.2MB)
    │   ├── 3-2 困境解决方案：函数调用( Function Calling ).mp4 (48.8MB)
    │   ├── 3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟.mp4 (83.4MB)
    │   ├── 3-4 更优的困境解决方案： MCP.mp4 (56.5MB)
    │   ├── 3-5 对比Function Calling，MCP的不同.mp4 (75.0MB)
    │   ├── 3-6 体验MCP：Jmanus配置MCP服务.mp4 (69.3MB)
    │   ├── 3-7 具有专业知识的Agent Skills.mp4 (32.9MB)
    │   ├── 3-8 工具调用最强组合：Agent Skills+MCP.mp4 (50.4MB)
    │   ├── 3-9 搞定复杂活儿，得靠多个Agent协作.mp4 (47.4MB)
    │   ├── 3-10 多Agent跨部门协作：A2A协议.mp4 (63.0MB)
    │   ├── 3-11 主流的多Agent开发框架.mp4 (46.5MB)
    │   └── 3-12 多Agent的核心执行流程.mp4 (42.2MB)
    ├── 第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 4-1 以bom方式导入SpringAi Alibaba依赖.mp4 (75.7MB)
    │   ├── 4-2 导入MCP依赖.mp4 (56.3MB)
    │   ├── 4-3 MCP能连接万物的原因：通信的分层设计.mp4 (89.6MB)
    │   ├── 4-4 MCP的通信：SSE实时传输.mp4 (73.7MB)
    │   ├── 4-5 创建MCP工具.mp4 (55.9MB)
    │   ├── 4-6 将MCP工具注册到MCP服务.mp4 (58.1MB)
    │   ├── 4-7 线程不会被卡住：WebFlux框架.mp4 (77.8MB)
    │   ├── 4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务.mp4 (39.5MB)
    │   ├── 4-9 SpringAi Alibaba 1.1 以bom方式导入依赖.mp4 (54.3MB)
    │   ├── 4-10 SpringAi 1.1 整合MCP.mp4 (85.7MB)
    │   ├── 4-11 SpringAi 1.1 A2A的3个核心组件.mp4 (43.4MB)
    │   ├── 4-12 SpringAi 1.1 MCP注解：全新的MCP实现.mp4 (71.4MB)
    │   ├── 4-13 SpringAi 1.1 A2A的服务注册.mp4 (80.4MB)
    │   ├── 4-14 SpringAi 1.1 A2A的服务发现.mp4 (106.3MB)
    │   ├── 4-15 SpringAi 1.1 A2A的元数据AgentCard.mp4 (130.8MB)
    │   └── 4-16 测试 SpringAi 1.1 实现的 A2A 协议.mp4 (126.6MB)
    ├── 第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 5-1 旅行规划的复合任务拆解.mp4 (42.6MB)
    │   ├── 5-2 团队成员：路线制定专员Agent.mp4 (32.1MB)
    │   ├── 5-3 团队成员：行程规划经理Agent.mp4 (36.6MB)
    │   ├── 5-4 团队成员：费用统筹管家Agent.mp4 (28.3MB)
    │   ├── 5-5 Agent团队和大模型的无缝协作.mp4 (59.5MB)
    │   └── 5-6 百度地图MCP提供的工具体系全景.mp4 (33.1MB)
    ├── 第6章 多 Agent + ReAct架构，SpringAi迈入Agent新时代 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 6-1 SpringAI 1.0，1.1 和 2.0.mp4 (79.6MB)
    │   ├── 6-2 SpringBoot整合SpringAi Alibaba.mp4 (62.4MB)
    │   ├── 6-3 和大模型互动的中枢：ChatModel对象.mp4 (83.0MB)
    │   ├── 6-4 和大模型互动的窗口：ChatClient对象.mp4 (114.1MB)
    │   ├── 6-5 ChatClient流式响应获取数据 (SSE).mp4 (82.6MB)
    │   ├── 6-6 SpringAi 1.1 正式进入Agent自主决策时代.mp4 (139.9MB)
    │   ├── 6-7 SpringAi 1.1 组建旅游规划的Agent团队.mp4 (65.3MB)
    │   ├── 6-8 SpringAi 1.1 Agent团队协同合作  .mp4 (118.2MB)
    │   ├── 6-9 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（1）.mp4 (80.9MB)
    │   ├── 6-10 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（2）.mp4 (81.7MB)
    │   ├── 6-11 MCP客户端连接MCP服务端.mp4 (74.8MB)
    │   ├── 6-12 大模型调用本地自定义的MCP服务.mp4 (84.0MB)
    │   ├── 6-13 RAG只是一个过渡阶段吗 ？.mp4 (67.3MB)
    │   ├── 6-14 长下文能取代RAG吗 ？.mp4 (61.4MB)
    │   └── 6-15 测试AgentScope的Agent运行.mp4 (54.5MB)
    ├── 第7章 Graph 搭建旅游规划工作流，像拼积木一样轻松 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 7-1 以工作流方式编排旅行规划的团队协同.mp4 (52.7MB)
    │   ├── 7-2 搭建工作流的记忆中枢：OverAllState.mp4 (75.9MB)
    │   ├── 7-3 搭建工作流的框架蓝图：StateGraph.mp4 (62.7MB)
    │   ├── 7-4 搭建工作流的执行单元：NodeAction.mp4 (107.2MB)
    │   ├── 7-5 搭建工作流的流程顺序：Edge.mp4 (32.8MB)
    │   ├── 7-6 编译及运行工作流.mp4 (73.0MB)
    │   ├── 7-7 图形化展示工作流.mp4 (55.7MB)
    │   ├── 7-8 Flux就是装载SSE流式数据的容器.mp4 (54.0MB)
    │   ├── 7-9 Flux包装SSE返回给前端展示打字机输出效果.mp4 (110.8MB)
    │   ├── 7-10 SpringAi Alibaba1.1的Graph引擎.mp4 (28.1MB)
    │   ├── 7-11 SpringAi 1.1的工作流状态更新.mp4 (61.8MB)
    │   ├── 7-12 基于Graph搭建旅游规划工作流.mp4 (119.3MB)
    │   └── 7-13 总结Agent和Graph分别构建的工作流.mp4 (57.8MB)
    ├── 第8章 Jmanus 懂思考、会规划、一步步动手完成任务。 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 8-1 多Agent设计思路 角色分工.mp4 (42.1MB)
    │   ├── 8-2 多Agent设计思路 冲突协商.mp4 (53.0MB)
    │   ├── 8-3 多Agent设计思路 SOP管理机制.mp4 (65.5MB)
    │   ├── 8-4 Manus多Agent的技术架构.mp4 (42.9MB)
    │   ├── 8-5 Manus是自主决策的Ai Agent.mp4 (64.1MB)
    │   ├── 8-6 OpenManus复刻Manus的架构思路.mp4 (71.5MB)
    │   ├── 8-7 PlanAct是全局流程规划的主管.mp4 (25.8MB)
    │   ├── 8-8 ReAct是灵活应变的基层执行者.mp4 (16.5MB)
    │   ├── 8-9 JManus的文件架构以及Prompt提交入口.mp4 (76.6MB)
    │   ├── 8-10 JManus的核心：计划协调器.mp4 (49.7MB)
    │   ├── 8-11 JManus向大模型请求计划创建.mp4 (67.2MB)
    │   ├── 8-12 根据计划类型创建不同的执行者.mp4 (55.0MB)
    │   └── 8-13 不同的执行者调用不同的执行流程.mp4 (50.1MB)
    ├── 第9章 Docker 部署分布式 Agent 搞定旅游规划 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 9-1 AgentScope搭建工程化的分布式Agent协同.mp4 (28.4MB)
    │   ├── 9-2 分布式Agent自主旅游规划的架构思路.mp4 (19.2MB)
    │   ├── 9-3 SpringBoot 4 和 AgentScope 的整合.mp4 (30.9MB)
    │   ├── 9-4 创建不同节点的ReAct Agent.mp4 (32.3MB)
    │   ├── 9-5 主管Agent自主分解复杂任务.mp4 (72.2MB)
    │   ├── 9-6 自主分解任务的关键：PlanNotebook.mp4 (48.5MB)
    │   ├── 9-7 计划和执行中的事件拦截：Hook.mp4 (60.6MB)
    │   ├── 9-8 主管Agent分发任务给相应Agent.mp4 (34.5MB)
    │   ├── 9-9 团队成员的智能体卡片注册到Nacos.mp4 (54.6MB)
    │   └── 9-10 远程Agent封装为工具执行子任务.mp4 (48.8MB)
    ├── 第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 10-1 Agent的牛马小弟：SubAgent.mp4 (43.7MB)
    │   ├── 10-2 Agent Skills就是个专属工作流.mp4 (38.4MB)
    │   ├── 10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程.mp4 (61.9MB)
    │   ├── 10-4 Skills的渐进式加载机制.mp4 (50.3MB)
    │   ├── 10-5 Skills的文件结构标准.mp4 (74.6MB)
    │   ├── 10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程.mp4 (53.2MB)
    │   └── 10-7 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills.mp4 (80.2MB)
    └── 第11章 MCP+A2A，助力旅游规划团队协作 (0个文件夹,0个文件)
        ├── 11-1 回顾AgentScope旅游规划的整体架构.mp4 (73.0MB)
        ├── 11-2 测试团队成员基于A2A协议注册到Nacos.mp4 (93.6MB)
        ├── 11-3 测试主管Agent基于A2A协议获取团队成员.mp4 (51.4MB)
        ├── 11-4 测试主管Agent调动团队成员执行任务.mp4 (54.1MB)
        ├── 11-5 获取百度地图MCP服务端的工具列表.mp4 (65.8MB)
        ├── 11-6 路线制定专员Agent挂载百度地图MCP.mp4 (49.7MB)
        ├── 11-7 主管Agent自主分发任务给远程相应的成员.mp4 (41.5MB)
        └── 11-8 人工介入修改主管Agent制定的计划.mp4 (51.9MB)

如何下载和使用这份资源？

下载资源后按照章节目录顺序学习，建议先完成环境配置与基础概念部分，再进入智能体开发实战。学习过程中可结合课程代码进行本地运行和功能扩展，加深对SpringAI与Agent架构的理解。资源适合长期保存学习，帮助持续提升AI应用开发能力。

1. 点击页面上方的”支付下载”按钮
2. 根据提示完成支付流程
3. 支付完成后即可下载完整资源
4. 如有问题请联系客服获取帮助

关于慕课实战-多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体的常见问题

这个资源适合零基础学习AI开发吗？

课程更适合具备Java开发基础或有一定编程经验的学习者，涉及SpringAI、多Agent等开发技术，完全零基础用户建议先学习Java和基础AI概念。

学习该课程需要哪些技术基础？

建议具备Java基础、Spring生态使用经验，并了解API调用、后端开发等相关知识，有助于更顺畅理解课程内容。

资源包含完整课程全部章节吗？

当前资源为《慕课实战-多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体》前11章内容，主要覆盖智能体开发前期核心知识与实战部分。