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多Agent+Skills+SpringAI 多Agent协同架构 模块化Skills工具链与SpringAI框架的深度融合 构建自主决策智能体
多Agent+Skills+SpringAI 多Agent协同架构 模块化Skills工具链与SpringAI框架的深度融合 构建自主决策智能体 深入理解多Agent协同与AI框架融合 编辑点评 系统学习多Agent协同架构,掌握模块化Skills工具链与SpringAI框架的深度融合,构建自主决策
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多Agent+Skills+SpringAI 多Agent协同架构 模块化Skills工具链与SpringAI框架的深度融合 构建自主决策智能体
深入理解多Agent协同与AI框架融合
编辑点评
系统学习多Agent协同架构,掌握模块化Skills工具链与SpringAI框架的深度融合,构建自主决策智能体。
⭐ 编辑推荐
本课程深入探讨多Agent协同架构,结合模块化Skills工具链与SpringAI框架,带你构建自主决策智能体。
✨ 课程亮点
✦多Agent协同架构
✦模块化Skills工具链
✦SpringAI框架融合
✦自主决策智能体
课程目录
课程目录100 集
- ├──代码
- | └──AiTripPlan-master.zip 9.70M
- ├──第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作
- | 鈹溾攢鈹€10-1 Agent鐨勭墰椹皬寮燂細SubAgent.mp4 43.72M
- | ├──10-2 Agent Skills就是个专属工作流.mp4 38.37M
- | ├──10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程.mp4 61.93M
- | ├──10-4 Skills的渐进式加载机制.mp4 50.34M
- | ├──10-5 Skills的文件结构标准.mp4 74.61M
- | ├──10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程.mp4 53.17M
- | └──10-7 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills.mp4 80.17M
- ├──第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代
- | ├──1-1 多Agent融合自主决策,AI发展的必然趋势.mp4 67.00M
- | ├──1-2 准备工作:安装ApiFox.mp4 25.89M
- | ├──1-3 准备工作:配置阿里大模型广场的ApiKey.mp4 28.57M
- | ├──1-4 准备工作:百度地图API秘钥(AK).mp4 16.68M
- | ├──1-5 准备工作:安装Nacos 3.mp4 16.91M
- | ├──1-6 仿Manus能自主决策的框架:Jmanus.mp4 84.63M
- | └──1-7 具备ReAct核心能力的框架:AgentScope.mp4 45.05M
- ├──第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型
- | ├──2-1 大模型咋就懂咱说啥 ?.mp4 37.52M
- | ├──2-2 大模型的信息分析器:Transformer层.mp4 76.14M
- | ├──2-3 大模型的大脑中枢:自注意力机制.mp4 58.02M
- | ├──2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢.mp4 47.70M
- | └──2-5 大模型是弹药库,智能体则是武器.mp4 57.70M
- ├──第3章 MCP + Skills,Agent“工具+技能”的双轮驱动
- | ├──3-1 大模型困境:数据获取与整合上 的“抓瞎”.mp4 40.24M
- | ├──3-10 多Agent跨部门协作:A2A协议.mp4 63.00M
- | ├──3-11 主流的多Agent开发框架.mp4 46.54M
- | ├──3-12 多Agent的核心执行流程.mp4 42.18M
- | ├──3-2 困境解决方案:函数调用( Function Calling ).mp4 48.78M
- | ├──3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟.mp4 83.35M
- | ├──3-4 更优的困境解决方案: MCP.mp4 56.46M
- | ├──3-6 体验MCP:Jmanus配置MCP服务.mp4 69.28M
- | ├──3-7 具有专业知识的Agent Skills.mp4 32.93M
- | ├──3-8 工具调用最强组合:Agent Skills+MCP.mp4 50.37M
- | └──3-9 搞定复杂活儿,得靠多个Agent协作.mp4 47.38M
- ├──第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A
- | ├──4-1 以bom方式导入SpringAi Alibaba依赖.mp4 75.74M
- | 鈹溾攢鈹€4-10 SpringAi 1.1 鏁村悎MCP.mp4 85.67M
- | ├──4-11 SpringAi 1.1 A2A的3个核心组件.mp4 43.43M
- | ├──4-12 SpringAi 1.1 MCP注解:全新的MCP实现.mp4 71.43M
- | ├──4-15 SpringAi 1.1 A2A的元数据AgentCard.mp4 130.79M
- | ├──4-16 测试 SpringAi 1.1 实现的 A2A 协议.mp4 126.59M
- | 鈹溾攢鈹€4-2 瀵煎叆MCP渚濊禆.mp4 56.26M
- | ├──4-3 MCP能连接万物的原因:通信的分层设计.mp4 89.56M
- | ├──4-4 MCP的通信:SSE实时传输.mp4 73.70M
- | 鈹溾攢鈹€4-5 鍒涘缓MCP宸ュ叿.mp4 55.88M
- | ├──4-6 将MCP工具注册到MCP服务.mp4 58.14M
- | ├──4-7 线程不会被卡住:WebFlux框架.mp4 77.82M
- | ├──4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务.mp4 39.47M
- | └──4-9 SpringAi Alibaba 1.1 以bom方式导入依赖.mp4 54.34M
- ├──第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划
- | ├──5-1 旅行规划的复合任务拆解.mp4 42.57M
- | ├──5-2 团队成员:路线制定专员Agent.mp4 32.09M
- | ├──5-3 团队成员:行程规划经理Agent.mp4 36.60M
- | ├──5-4 团队成员:费用统筹管家Agent.mp4 28.29M
- | ├──5-5 Agent团队和大模型的无缝协作.mp4 59.45M
- | └──5-6 百度地图MCP提供的工具体系全景.mp4 33.11M
- ├──第6章 多 Agent + ReAct架构,SpringAi迈入Agent新时代
- | ├──6-10 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent(2).mp4 81.68M
- | ├──6-11 MCP客户端连接MCP服务端.mp4 74.79M
- | ├──6-12 大模型调用本地自定义的MCP服务.mp4 84.04M
- | ├──6-13 RAG只是一个过渡阶段吗 ?.mp4 67.25M
- | ├──6-14 长下文能取代RAG吗 ?.mp4 61.40M
- | 鈹溾攢鈹€6-15 娴嬭瘯AgentScope鐨凙gent杩愯.mp4 54.48M
- | 鈹溾攢鈹€6-2 SpringBoot鏁村悎SpringAi Alibaba.mp4 62.41M
- | ├──6-3 和大模型互动的中枢:ChatModel对象.mp4 83.01M
- | ├──6-4 和大模型互动的窗口:ChatClient对象.mp4 114.14M
- | ├──6-5 ChatClient流式响应获取数据 (SSE).mp4 82.64M
- | ├──6-6 SpringAi 1.1 正式进入Agent自主决策时代.mp4 139.91M
- | ├──6-7 SpringAi 1.1 组建旅游规划的Agent团队.mp4 65.32M
- | ├──6-8 SpringAi 1.1 Agent团队协同合作.mp4 118.19M
- | └──6-9 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent(1).mp4 80.92M
- ├──第7章 Graph 搭建旅游规划工作流,像拼积木一样轻松
- | ├──7-1 以工作流方式编排旅行规划的团队协同.mp4 52.73M
- | 鈹溾攢鈹€7-10 SpringAi Alibaba1.1鐨凣raph寮曟搸.mp4 28.06M
- | ├──7-11 SpringAi 1.1的工作流状态更新.mp4 61.79M
- | ├──7-12 基于Graph搭建旅游规划工作流.mp4 119.31M
- | ├──7-13 总结Agent和Graph分别构建的工作流.mp4 57.84M
- | ├──7-2 搭建工作流的记忆中枢:OverAllState.mp4 75.93M
- | ├──7-3 搭建工作流的框架蓝图:StateGraph.mp4 62.70M
- | ├──7-4 搭建工作流的执行单元:NodeAction.mp4 107.23M
- | ├──7-5 搭建工作流的流程顺序:Edge.mp4 32.77M
- | ├──7-6 编译及运行工作流.mp4 72.96M
- | ├──7-7 图形化展示工作流.mp4 55.65M
- | ├──7-8 Flux就是装载SSE流式数据的容器.mp4 53.97M
- | └──7-9 Flux包装SSE返回给前端展示打字机输出效果.mp4 110.84M
- ├──第8章 Jmanus 懂思考、会规划、一步步动手完成任务。
- | ├──8-1 多Agent设计思路 角色分工.mp4 42.13M
- | ├──8-10 JManus的核心:计划协调器.mp4 49.75M
- | ├──8-11 JManus向大模型请求计划创建.mp4 67.21M
- | ├──8-12 根据计划类型创建不同的执行者.mp4 54.96M
- | ├──8-13 不同的执行者调用不同的执行流程.mp4 50.11M
- | ├──8-2 多Agent设计思路 冲突协商.mp4 53.00M
- | ├──8-3 多Agent设计思路 SOP管理机制.mp4 65.46M
- | ├──8-4 Manus多Agent的技术架构.mp4 42.89M
- | ├──8-5 Manus是自主决策的Ai Agent.mp4 64.08M
- | ├──8-6 OpenManus复刻Manus的架构思路.mp4 71.51M
- | ├──8-7 PlanAct是全局流程规划的主管.mp4 25.82M
- | ├──8-8 ReAct是灵活应变的基层执行者.mp4 16.54M
- | └──8-9 JManus的文件架构以及Prompt提交入口.mp4 76.62M
- └──第9章 Docker 部署分布式 Agent 搞定旅游规划
- | ├──9-1 AgentScope搭建工程化的分布式Agent协同.mp4 28.37M
- | ├──9-10 远程Agent封装为工具执行子任务.mp4 48.81M
- | ├──9-2 分布式Agent自主旅游规划的架构思路.mp4 19.17M
- | ├──9-4 创建不同节点的ReAct Agent.mp4 32.28M
- | ├──9-5 主管Agent自主分解复杂任务.mp4 72.19M
- | ├──9-6 自主分解任务的关键:PlanNotebook.mp4 48.51M
- | ├──9-7 计划和执行中的事件拦截:Hook.mp4 60.65M
- | ├──9-8 主管Agent分发任务给相应Agent.mp4 34.45M
- | └──9-9 团队成员的智能体卡片注册到Nacos.mp4 54.59M
适合人群
- AI开发工程师
- 系统架构师
- 对AI感兴趣的学习者
🎯 学习收获
- 掌握多Agent协同架构
- 学习模块化Skills工具链
- 熟悉SpringAI框架应用
- 构建自主决策智能体
🎉 祝您学习愉快!




