
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?
本资源系统讲解多Agent协作、Skills技能封装与SpringAI框架集成,帮助开发者掌握构建自主决策智能体的核心方法。课程从基础概念到实战项目逐步展开,通过11章案例带领学习者搭建类似Manus的智能体框架。适合希望进入AI Agent开发领域的技术人员快速提升实战能力。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 资源格式 | 数字资源 |
| 资源类型 | 技能课程 |
谁需要这份技能课程资源?
适合想学习AI Agent、多智能体协作和SpringAI开发的Java开发者、AI工程师及后端技术人员。解决传统AI应用缺少自主规划、任务拆解和工具调用能力的问题。也适合希望从大模型应用开发进阶到智能体工程实践的学习者。
为什么选择这份技能课程资源?
- 系统掌握多Agent协作与自主决策智能体构建方法
- 结合SpringAI框架和Skills技能封装进行真实项目实践
- 从环境搭建到案例开发,覆盖AI Agent落地关键流程
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这份资源包含哪些具体内容?
资源包含《慕课实战-多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体(前11章)》完整课程视频。目录覆盖第1章AI进入多Agent协作和自主决策时代,包括多Agent融合趋势、ApiFox安装、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介绍等内容。课程围绕多Agent架构设计、Skills技能封装、SpringAI框架应用展开,通过多个实战案例帮助理解智能体开发流程。文件主要为MP4视频格式,适合按章节循序学习。
└── 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顺序学习即可,建议先完成第1章环境准备和基础配置。结合课程中的代码案例进行实践,可以更好理解Agent架构和工具调用机制。适合搭配本地开发环境边看边练,逐步构建自己的智能体项目。
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关于慕课实战-多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体的常见问题
这个课程适合零基础学习吗?
课程更适合具备一定Java开发、大模型基础或后端开发经验的学习者,零基础用户建议先了解Spring和AI基础概念。
学习本课程需要哪些技术基础?
建议掌握Java开发基础,了解Spring生态,并具备调用API和基础大模型应用开发经验。
资源包含完整课程代码吗?
当前资源目录展示主要为课程视频文件,代码资料是否包含需以实际下载资源内容为准。