Java转AI高薪领域必备：从零基础到生产级AI Agent开发

课程简介

这门课解决的是哪类问题面向 Java 背景的开发者，主题集中在「用 Java 技术栈把 AI Agent 做到能上生产」这件事上。它不是泛泛讲大模型原理的科普，也不是纯 Python 视角的 Agent 教程，而是围绕 Spring AI Alibaba Graph 这套框架，把工作流编排、Agent 状态管理、工具调用、模型接入这些环节串成一条可落地的…

已有 5 人浏览发布 2026-07-22 更新 2026-09-22

这门课解决的是哪类问题

面向 Java 背景的开发者，主题集中在「用 Java 技术栈把 AI Agent 做到能上生产」这件事上。它不是泛泛讲大模型原理的科普，也不是纯 Python 视角的 Agent 教程，而是围绕 Spring AI Alibaba Graph 这套框架，把工作流编排、Agent 状态管理、工具调用、模型接入这些环节串成一条可落地的链路。对已经在写 Spring Boot、熟悉 Maven 依赖管理和 Bean 生命周期的人来说，切入成本比从 LangChain 生态重新学一套要低得多。

资料里包含架构选型的论证过程，也包含自研工作流 Agent 开发框架的部分。这类内容的价值在于：它给出的是一个取舍过程，而不是一个结论。你可以对照自己团队的技术栈判断——是直接用现成框架，还是在其上做二次封装。

技术栈的构成

核心线索是 Spring AI Alibaba Graph。这个组合值得关注的点在于，它把图结构的工作流编排引入到 Java 侧，让 Agent 的节点、边、条件分支可以用声明式的方式组织，而不是靠一堆 if-else 堆出流程。配套的还有大模型私有化部署的实战内容，这块对企业的意义大于对个人的意义——数据不出内网、推理成本可控、模型版本可锁定，这些是很多项目真正卡住的地方。

低代码平台的部分也出现在课程覆盖范围内。需要注意，低代码在这里不是指拖拽出一个玩具，而是指如何把 Agent 的编排能力抽象成配置层，让业务侧能改动流程而不用重编译。这是工程化的分水岭。

可以复用的模块

Agent 工作流的节点定义与图编排结构，可直接映射到自己的业务链路。
工具（Tool/Function）注册与调用协议，用于把已有 Java 服务暴露给模型。
大模型私有化部署的配置与接入层，包含模型服务的对接方式。
自研框架部分的设计取舍，可作为架构评审时的参考样本。

这些模块的复用前提是你对 Spring 的依赖注入和配置管理有基本掌握。如果只是照抄代码而不理解装配关系，改一处会牵连一片。

建议的对照方式

不要顺着视频线性看完就结束。更有效的做法是：先看技术选型那一章，确认框架的边界在哪；然后挑一个自己业务里真实存在的流程，尝试用图结构重新描述它；遇到工具调用或状态传递的环节，再回到对应章节找实现细节。私有化部署部分建议单独拉出来，在自己机器上跑通一次最小链路，把模型服务、应用服务、调用方三者之间的关系理清楚。

Java 开发者转 AI 应用层，难点通常不在模型本身，而在如何把模型能力嵌进已有工程体系。这份资料的结构基本是围绕这个难点展开的，适合拿来对照实践，而不是当成视频合集刷完。

Java转AI高薪领域必备：从零基础到生产级AI Agent开发

从零基础到生产级AI Agent开发

编辑点评

深入浅出AI Agent开发，结合Java技术栈，覆盖架构设计、低代码平台、大模型私有化部署等多领域。

⭐ 编辑推荐

本课程专为Java开发者设计，助你轻松跨入AI高薪领域。从技术选型到生产级Agent开发，全方位掌握AI应用开发技能。

✨ 课程亮点

✦Java技术栈AI应用开发

✦Spring AI Alibaba Graph框架深度解析

✦大模型私有化部署实战

课程目录

第2章技术选型与架构筑基：为什么是Spring AI Alibaba Graph？7 集

第2章技术选型与架构筑基：为什么是Spring AI Alibaba Graph？说明.png [493.5 KB]
2-6 自研工作流Agent开发框架_ev.mp4 [3.3 MB]
2-4 从“工具使用者”到“架构创造者”_ev『』.mp4 [8.3 MB]
2-1 AI工作流开发的“三条道路”_ev.mp4 [4.4 MB]
2-2 认识主流低代码平台Dify与Coze_ev.mp4 [33.6 MB]
2-5 为什么Spring AI Alibaba Graph是Java生态的“终极答案”？_ev『』.mp4 [5.6 MB]
2-3 低代码平台遍地，为何还要从零造轮子？_ev.mp4 [8.4 MB]

第7章库存调拨Agent：可靠性方案落地实现6 集

第7章库存调拨Agent：可靠性方案落地实现文档.zip [1.8 MB]
7-4 如何更好的让用户或者领导看到你的流程设计？_ev.mp4 [5.1 MB]
7-3 测试：Agent 工作流链路全测_ev.mp4 [87.2 MB]
7-2 集成Redis Stack+Graph 配置改造实现工作流状态 Redis 持久化_ev.mp4 [50.7 MB]
7-1 什么是检查点？_ev.mp4 [19.7 MB]
7-5 集成PlantUML，一键生成专业架构图，让设计清晰可见_ev『』.mp4 [71.6 MB]

第1章开课准备2 集

第1章开课准备文档.zip [1.8 MB]
1-1 课程导学_ev.mp4 [39.9 MB]

第15章课程回顾与展望2 集

第15章课程回顾与展望资料.png [493.5 KB]
15-1 课程总结回顾与展望_ev.mp4 [10.6 MB]

第12章企业大模型私有化部署方案7 集

12-2 常见的算力服务器介绍以及算力服务器购买_ev.mp4 [36.0 MB]
12-6 通过魔搭社区下载安装开源Qwen大模型_ev.mp4 [48.1 MB]
12-3 AutoDL 服务器操作 + Ollama 安装落地_ev[].mp4 [24.8 MB]
12-1 常见的私有化大模型部署方案介绍_ev.mp4 [3.6 MB]
12-4 原有项目改造，适配Ollama私有化部署大模型_ev.mp4 [47.6 MB]
12-7 原有项目改造，适配私有化部署Qwen大模型_ev.mp4 [81.4 MB]
12-5 vLLM运行环境安装_ev[].mp4 [49.4 MB]

第3章 Spring AI Alibaba Graph框架核心精讲5 集

3-5 节点与边定义及实操演示_ev.mp4 [43.5 MB]
3-1 什么是Graph？为什么它是AI工作流的终极解决方案？_ev[].mp4 [7.5 MB]
3-2 Graph核心三要素深度解析_ev[].mp4 [17.1 MB]
3-3 代码环境搭建_ev.mp4 [40.6 MB]
3-4 配置大模型参数与定义节点、边_ev.mp4 [51.7 MB]

第13章高薪简历指导与项目深度包装3 集

第13章高薪简历指导与项目深度包装资料.png [493.5 KB]
13-1 亮点提炼：从技术到业务的包装逻辑_ev.mp4 [5.3 MB]
13-2 智能库存挑拨优化系统面试攻略_ev.mp4 [15.3 MB]

第5章库存调拨Agent_ 核心节点开发与链路测试16 集

5-12 邮件推送接口代码实现_ev】.mp4 [50.9 MB]
5-3 接入状态机并执行节点测试_ev.mp4 [54.3 MB]
5-7 面试加分项：如何让大模型更好的理解你的意图_ev.mp4 [57.6 MB]
5-11 邮件通知的依赖集成与服务配置_ev.mp4 [38.1 MB]
5-8 面试加分项：使用多种提示词优化技术实现LLM输出准确性提升_ev.mp4 [63.2 MB]
5-9 提取大模型内容转JSON,实现数据的结构化_ev】.mp4 [79.4 MB]
5-15 MapStruct实现POJO转换_ev[].mp4 [68.8 MB]
5-10 JSON数据返回与节点测试实操_ev.mp4 [60.3 MB]
5-13 构建邮件推送节点并执行节点测试_ev.mp4 [54.3 MB]
5-2 构建商品实时数据流_ev『』.mp4 [49.4 MB]
5-1 全局状态机定义与声明_ev.mp4 [41.5 MB]
5-4 构建库存实时数据流，为AI决策引擎提供精准弹药_ev[].mp4 [43.3 MB]
5-5 完善库存实时数据流并执行节点测试_ev.mp4 [76.4 MB]
5-6 预测引擎开发：接入AI大模型实现调拨建议生成_ev】.mp4 [68.3 MB]
5-14 库存调拨保存接口的业务逻辑实现_ev.mp4 [35.5 MB]
5-16 状态机 JSON 数据解析与入库节点开发_ev.mp4 [50.5 MB]

第10章 BI报表问答Agent：SQL生成与报表生成引擎开发9 集

10-1 问题点：Agent有什么安全隐患？_ev.mp4 [24.3 MB]
10-4 验证：如何使用jdbcTemplate进一步提升安全性_ev.mp4 [39.3 MB]
10-5 自动化报表生成引擎开发_ev.mp4 [53.5 MB]
10-6 引入邮件发送服务以及邮件发送接口开发_ev.mp4 [32.3 MB]
10-2 面试加分项：使用Prompt优化来增加安全性_ev.mp4 [26.9 MB]
10-9 优化：如何用“少样本”瞬间提升AI智商，生成精准中文标头_ev.mp4 [29.2 MB]
10-3 引入jdbcTemplate作为SQL执行层_ev.mp4 [37.8 MB]
10-8 Agent测试以及问题点引出_ev.mp4 [53.9 MB]
10-7 完善邮件发送接口业务开发_ev.mp4 [48.5 MB]

第14章自研工作流Agent开发框架补充14 集

第14章自研工作流Agent开发框架补充资料.zip [1.8 MB]
14-10 AI Agent文生图组件实现3_ev.mp4 [75.3 MB]
14-2 LiteFlow组件讲解_ev.mp4 [67.9 MB]
14-9 AI Agent文生图组件实现2_ev.mp4 [27.5 MB]
14-4 EL编排学习1_ev.mp4 [35.7 MB]
14-5 EL编排学习2_ev.mp4 [39.5 MB]
14-11 AI Agent图片编辑组件编写1_ev.mp4 [36.6 MB]
14-3 LiteFlow上下文讲解_ev.mp4 [56.4 MB]
14-6 组件参数绑定与执行器_ev.mp4 [42.1 MB]
14-13 AI Agent图片编辑组件编写3_ev.mp4 [82.2 MB]
14-12 AI Agent图片编辑组件编写2_ev.mp4 [60.1 MB]
14-1 什么是LiteFlow_ev.mp4 [34.2 MB]
14-7 前端编排UI搭建_ev.mp4 [57.2 MB]
14-8 AI Agent文生图组件实现1_ev[].mp4 [24.6 MB]

第4章库存调拨Agent_ 架构思路与工程环境搭建7 集

第4章库存调拨Agent_ 架构思路与工程环境搭建资料.png [493.5 KB]
4-3 基础框架封装：统一响应体、异常处理、日志规范的代码实现_ev.mp4 [38.4 MB]
4-2 企业级项目标准化搭建_ev[].mp4 [23.9 MB]
4-1 从痛点出发的架构思维_ev.mp4 [10.9 MB]
4-6 Agent全链路流程设计_ev.mp4 [16.8 MB]
4-5 使用代码生成器进行通用业务组件开发_ev.mp4 [43.4 MB]
4-4 数据建模：核心数据库实体设计_ev[].mp4 [49.6 MB]

第9章 BI报表问答Agent：RAG技术与向量库整合18 集

9-18 面试加分项：多种Prompt优化技术提高召回率_ev.mp4 [43.9 MB]
9-6 使用Redis作为向量数据库以及问题引出_ev.mp4 [55.7 MB]
9-9 扩展：使用DockerFile启动Milvus+客户化UI界面_ev.mp4 [54.7 MB]
9-10 扩展：项目集成Milvus作为向量数据库_ev.mp4 [45.7 MB]
9-12 数据准备：前置数据库脚本执行_ev.mp4 [53.5 MB]
9-16 RAG检索过程源码解析_ev.mp4 [50.5 MB]
9-13 明确目标：核心节点开发逻辑梳理_ev.mp4 [29.1 MB]
9-17 如何让AI更好的理解用户不准确的表述？_ev.mp4 [4.6 MB]
9-3 工程初始化与环境搭建_ev.mp4 [31.7 MB]
9-15 RAG 召回 + 大模型内容生成落地_ev.mp4 [61.9 MB]
9-4 集成Tika文档读取器实现文档读取_ev.mp4 [37.4 MB]
9-14 AI Agent 提示词：教你编写高效果优质 Prompt_ev.mp4 [34.2 MB]
9-5 文本向量大模型介绍以及整合智源向量大模型_ev.mp4 [52.3 MB]
9-1 架构设计：从痛点出发的架构思维_ev.mp4 [9.7 MB]
9-11 智能BI报表问答系统Graph工作流设计_ev[].mp4 [5.5 MB]
9-8 面试加分项：使用自定义的定制化分割器来提高召回准确度_ev.mp4 [65.8 MB]
9-2 RAG技术深度解析_ev.mp4 [13.4 MB]
9-7 踩坑预警！默认文本分割方案的核心问题_ev.mp4 [88.1 MB]

第11章 BI报表问答Agent：SQL准确率方案落地与大模型调优实战9 集

11-1 如何提高大模型生成的SQL的准确性？_ev.mp4 [1.8 MB]
11-5 测试：验证评估节点效果_ev.mp4 [58.2 MB]
11-7 条件边实现_ev.mp4 [53.6 MB]
11-8 面试加分项：三件套：评估-循环-微调，准确率拉满！_ev.mp4 [50.1 MB]
11-4 评估节点初级版本代码实现_ev.mp4 [65.6 MB]
11-2 增加评估节点提升SQL准确性_ev[].mp4 [24.0 MB]
11-6 智能BI报表问答系统Graph工作流进阶版设计_ev.mp4 [6.3 MB]
11-9 BI报表问答Agent总结梳理_ev.mp4 [33.7 MB]
11-3 评估节点系统提示词编写_ev[].mp4 [30.8 MB]

第6章库存调拨Agent：风险控制方案落地实现6 集

6-4 人类审核→对话召回→工作流激活：全链路落地_ev.mp4 [61.6 MB]
6-5 人机协同流程总结与梳理_ev.mp4 [13.2 MB]
6-1 什么是人机协同？为什么要进行人机协同？_ev.mp4 [58.9 MB]
6-3 对话隔离落地：RunableConfig 的 threadId 配置开发_ev.mp4 [54.5 MB]
6-2 Graph 配置适配人机协同节点_ev.mp4 [58.5 MB]
6-6 1个条件边=N种执行路径！使用条件边轻松搞定复杂业务决策逻辑_ev.mp4 [42.0 MB]

第8章库存调拨Agent：高并发方案落地实现12 集

8-1 问题点：你是如何应对高并发场景的？_ev.mp4 [6.6 MB]
8-8 如何保证Kafka消息不丢失__ev.mp4 [72.3 MB]
8-5 消息中间件Kafka引入及接口改造_ev.mp4 [60.4 MB]
8-9 如何保证Kafka消息不积压1_ev.mp4 [35.9 MB]
8-6 Agent触发接口改造_ev.mp4 [60.9 MB]
8-3 使用docker启动nacos服务_ev.mp4 [43.4 MB]
8-12 成果验收：业务层开发与全流程联调测试_ev.mp4 [55.3 MB]
8-2 项目改造：单体项目改造为微服务项目_ev.mp4 [45.9 MB]
8-4 使用nacos作为配置中心以及新规范配置_ev.mp4 [31.1 MB]
8-11 消费端重复消费的幂等处理_ev.mp4 [100.6 MB]
8-7 Kafka生产与消费全链路打通_ev.mp4 [72.4 MB]
8-10 如何保证Kafka消息不积压2_ev.mp4 [41.1 MB]

适合人群

Java开发者
AI领域爱好者
希望转行AI领域的IT从业者

🎯 学习收获

掌握AI Agent开发技能
了解大模型私有化部署方案
提升简历竞争力

🎉 祝您学习愉快！

课程目录

第10章 BI报表问答Agent：SQL生成与报表生成引擎开发9 集

第11章 BI报表问答Agent：SQL准确率方案落地与大模型调优实战9 集

第12章企业大模型私有化部署方案7 集

第13章高薪简历指导与项目深度包装2 集

13-1 亮点提炼：从技术到业务的包装逻辑.mp4
13-2 智能库存挑拨优化系统面试攻略.mp4

第14章自研工作流Agent开发框架补充13 集

第15章课程回顾与展望1 集

15-1 课程总结回顾与展望.mp4

第1章开课准备1 集

1-1 课程导学.mp4

第2章技术选型与架构筑基：为什么是Spring AI Alibaba Graph？6 集

2-1 AI工作流开发的“三条道路”.mp4
2-2 认识主流低代码平台Dify与Coze.mp4
2-3 低代码平台遍地，为何还要从零造轮子？.mp4
2-4 从“工具使用者”到“架构创造者”.mp4
2-5 为什么Spring AI Alibaba Graph是Java生态的“终极答案”？.mp4
2-6 自研工作流Agent开发框架.mp4

第3章 Spring AI Alibaba Graph框架核心精讲5 集

3-1 什么是Graph？为什么它是AI工作流的终极解决方案？.mp4
3-2 Graph核心三要素深度解析.mp4
3-3 代码环境搭建.mp4
3-4 配置大模型参数与定义节点、边.mp4
3-5 节点与边定义及实操演示.mp4

第4章库存调拨Agent_ 架构思路与工程环境搭建6 集

第5章库存调拨Agent_ 核心节点开发与链路测试16 集

第6章库存调拨Agent：风险控制方案落地实现6 集

6-1 什么是人机协同？为什么要进行人机协同？.mp4
6-2 Graph 配置适配人机协同节点.mp4
6-3 对话隔离落地：RunableConfig 的 threadId 配置开发.mp4
6-4 人类审核→对话召回→工作流激活：全链路落地.mp4
6-5 人机协同流程总结与梳理.mp4
6-6 1个条件边=N种执行路径！使用条件边轻松搞定复杂业务决策逻辑.mp4

第7章库存调拨Agent：可靠性方案落地实现5 集

7-1 什么是检查点？.mp4
7-2 集成Redis Stack+Graph 配置改造实现工作流状态 Redis 持久化.mp4
7-3 测试：Agent 工作流链路全测.mp4
7-4 如何更好的让用户或者领导看到你的流程设计？.mp4
7-5 集成PlantUML，一键生成专业架构图，让设计清晰可见.mp4

第8章库存调拨Agent：高并发方案落地实现12 集

第9章 BI报表问答Agent：RAG技术与向量库整合22 集