Java AI高薪转型必备：零基础到生产级AI Agent开发实战教程（一）

课程简介

已有 4 人浏览发布 2026-08-04 更新 2026-09-26

这套教程面向的是已经会写 Java、但还没真正把大模型能力接进生产系统的开发者。它不讲"AI 是什么"，而是直接处理一个更具体的问题：在 Spring 生态里，怎么把一个能跑通的 Agent 变成能上线、能控风险、能维护的服务。资料包围绕"企业大模型私有化部署"和"Spring AI Alibaba Graph 框架"两条主线展开，前者决定模型从哪来、怎么托管，后者决定业务流程怎么编排。这两块恰好是 Java 开发者转型 AI 时最容易卡住的地方——不是不会调 API，而是不知道调完之后系统该怎么组织。

技术栈的落点：为什么是 Spring AI Alibaba Graph

Java 开发者做 AI，最大的优势不是算法，而是已有的工程体系：Spring 容器、依赖注入、配置管理、可观测性。这套教程选择 Spring AI Alibaba Graph 作为工作流框架，本质上是在复用这套体系，而不是让你另起一套 Python 技术栈。Graph 的核心在于把 Agent 的执行过程建模成节点与边，节点负责一次具体的模型调用或工具调用，边决定下一步走向。对熟悉 Spring 的人来说，这比"写一个 while 循环反复问模型"要可控得多：每一步的输入输出可以定义、可以测试、可以替换。

需要注意的是版本兼容性。Spring AI 相关组件迭代较快，Spring AI Alibaba 与底层 Spring AI、Spring Boot 的版本对应关系会直接影响能否启动。建议在动手前先锁定一套可用的依赖版本组合，再逐章推进，避免中途因为升级导致已有代码失效。

私有化部署：模型从哪里来

教程单独用一章讲企业大模型私有化部署，这不是凑数。在真实项目里，"调用云端 API"和"把模型部署进自己的机房"是两种完全不同的工程问题：前者关注密钥管理、限流、成本；后者关注显存、推理框架选型、并发吞吐、模型格式转换和服务化封装。很多 Java 开发者第一次接触私有化部署时，会误以为只是"装个模型文件然后起服务"，实际涉及的是一整套从模型产物到可调用 HTTP 接口的链路。

这一章的价值在于把部署环节的决策点摊开：选什么推理引擎、怎么把模型暴露成标准接口、如何与 Spring 侧的客户端对接。理解这些之后，你在业务代码里调用本地模型和调用外部模型，差别就只在配置层，而不是重写一遍逻辑。

风险控制：Agent 上线前必须补的一课

Agent 和普通接口最大的区别在于不确定性。模型可能返回格式错误的内容、可能调用不存在的工具、可能在多轮循环里停不下来。教程把风险控制作为独立内容，说明作者是把它当成生产必备项而非可选项。

工具调用的参数校验：模型生成的参数不能直接透传给下游服务，需要一层结构校验和默认值兜底。
循环与终止条件：Graph 的边必须有明确的收敛逻辑，否则一次请求可能消耗大量 token 仍不返回。
输出解析容错：结构化输出失败时的降级策略，决定系统是整体报错还是给出可用的部分结果。
可观测性：把每一步的输入输出、耗时、token 消耗记录下来，出问题时才有排查依据。

这几条在演示环境里都可以跳过，但一旦接入真实用户流量，缺任何一条都会变成线上事故。

怎么用这份资料

这是系列教程的第一部分，重心在框架认知和部署基础，适合先建立整体结构感。建议的用法是：不要只顺着看，每看完一个 Graph 相关的知识点，就在自己的项目里写一个最小可运行节点，先让单节点跑通，再拼接成多节点流程。部署部分如果手头没有 GPU 环境，可以先用兼容 OpenAI 协议的本地推理服务替代，把 Spring 侧的对接代码跑通，等硬件到位再替换。

对 Java 开发者来说，转型的难点从来不是理解模型原理，而是把概率性的模型能力纳入确定性的工程约束里。这套资料提供的正是这层约束的骨架，剩下的部分需要你自己在项目里填充。

Java AI高薪转型必备：零基础到生产级AI Agent开发实战教程（一）

实战AI Agent开发，高薪转型必备

编辑点评

深入浅出AI Agent开发，涵盖大模型部署、工作流框架、风险控制等实战内容，适合Java开发者转型AI领域。

⭐ 编辑推荐

本教程从零基础出发，带你实战Java AI Agent开发，涵盖企业级大模型部署、工作流框架构建、风险控制方案落地等核心技能。

✨ 课程亮点

✦实战Java AI Agent开发

✦企业级大模型部署

✦工作流框架构建

课程目录

第12章企业大模型私有化部署方案8 集

第12章企业大模型私有化部署方案文档.zip [1.8 MB]
12-5 vLLM运行环境安装_ev[].mp4 [49.4 MB]
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]
12-7 原有项目改造，适配私有化部署Qwen大模型_ev.mp4 [81.4 MB]
12-3 AutoDL 服务器操作 + Ollama 安装落地_ev[].mp4 [24.8 MB]
12-6 通过魔搭社区下载安装开源Qwen大模型_ev.mp4 [48.1 MB]
12-4 原有项目改造，适配Ollama私有化部署大模型_ev.mp4 [47.6 MB]
12-1 常见的私有化大模型部署方案介绍_ev.mp4 [3.6 MB]

第3章 Spring AI Alibaba Graph框架核心精讲6 集

第3章 Spring AI Alibaba Graph框架核心精讲必看.png [493.5 KB]
3-2 Graph核心三要素深度解析_ev[].mp4 [17.1 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]
3-3 代码环境搭建_ev.mp4 [40.6 MB]
3-5 节点与边定义及实操演示_ev.mp4 [43.5 MB]
3-4 配置大模型参数与定义节点、边_ev.mp4 [51.7 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开发框架补充文档.png [493.5 KB]
14-4 EL编排学习1_ev.mp4 [35.7 MB]
14-9 AI Agent文生图组件实现2_ev.mp4 [27.5 MB]
14-1 什么是LiteFlow_ev.mp4 [34.2 MB]
14-8 AI Agent文生图组件实现1_ev[].mp4 [24.6 MB]
14-3 LiteFlow上下文讲解_ev.mp4 [56.4 MB]
14-13 AI Agent图片编辑组件编写3_ev.mp4 [82.2 MB]
14-10 AI Agent文生图组件实现3_ev.mp4 [75.3 MB]
14-6 组件参数绑定与执行器_ev.mp4 [42.1 MB]
14-11 AI Agent图片编辑组件编写1_ev.mp4 [36.6 MB]
14-2 LiteFlow组件讲解_ev.mp4 [67.9 MB]
14-5 EL编排学习2_ev.mp4 [39.5 MB]
14-12 AI Agent图片编辑组件编写2_ev.mp4 [60.1 MB]
14-7 前端编排UI搭建_ev.mp4 [57.2 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资料.zip [1.8 MB]
7-3 测试：Agent 工作流链路全测_ev.mp4 [87.2 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]
7-1 什么是检查点？_ev.mp4 [19.7 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]
7-2 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]

第5章库存调拨Agent_ 核心节点开发与链路测试17 集

第5章库存调拨Agent_ 核心节点开发与链路测试文档.png [493.5 KB]
5-5 完善库存实时数据流并执行节点测试_ev.mp4 [76.4 MB]
5-14 库存调拨保存接口的业务逻辑实现_ev.mp4 [35.5 MB]
5-15 MapStruct实现POJO转换_ev[].mp4 [68.8 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]
5-6 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]
5-9 提取大模型内容转JSON,实现数据的结构化_ev】.mp4 [79.4 MB]
5-2 构建商品实时数据流_ev『』.mp4 [49.4 MB]
5-12 邮件推送接口代码实现_ev】.mp4 [50.9 MB]
5-10 JSON数据返回与节点测试实操_ev.mp4 [60.3 MB]
5-1 全局状态机定义与声明_ev.mp4 [41.5 MB]
5-3 接入状态机并执行节点测试_ev.mp4 [54.3 MB]
5-13 构建邮件推送节点并执行节点测试_ev.mp4 [54.3 MB]
5-16 状态机 JSON 数据解析与入库节点开发_ev.mp4 [50.5 MB]
5-11 邮件通知的依赖集成与服务配置_ev.mp4 [38.1 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]
5-8 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]

第10章 BI报表问答Agent：SQL生成与报表生成引擎开发10 集

第10章 BI报表问答Agent：SQL生成与报表生成引擎开发必看.png [493.5 KB]
10-3 引入jdbcTemplate作为SQL执行层_ev.mp4 [37.8 MB]
10-4 验证：如何使用jdbcTemplate进一步提升安全性_ev.mp4 [39.3 MB]
10-7 完善邮件发送接口业务开发_ev.mp4 [48.5 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]
10-5 自动化报表生成引擎开发_ev.mp4 [53.5 MB]
10-8 Agent测试以及问题点引出_ev.mp4 [53.9 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]
10-2 面试加分项：使用Prompt优化来增加安全性_ev.mp4 [26.9 MB]
10-1 问题点：Agent有什么安全隐患？_ev.mp4 [24.3 MB]

第6章库存调拨Agent：风险控制方案落地实现7 集

第6章库存调拨Agent：风险控制方案落地实现必看.zip [1.8 MB]
6-3 对话隔离落地：RunableConfig 的 threadId 配置开发_ev.mp4 [54.5 MB]
6-5 人机协同流程总结与梳理_ev.mp4 [13.2 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]
6-1 什么是人机协同？为什么要进行人机协同？_ev.mp4 [58.9 MB]
6-4 人类审核→对话召回→工作流激活：全链路落地_ev.mp4 [61.6 MB]
6-2 Graph 配置适配人机协同节点_ev.mp4 [58.5 MB]

第15章课程回顾与展望2 集

第15章课程回顾与展望说明.zip [1.8 MB]
15-1 课程总结回顾与展望_ev.mp4 [10.6 MB]

第8章库存调拨Agent：高并发方案落地实现13 集

第8章库存调拨Agent：高并发方案落地实现说明.png [493.5 KB]
8-4 使用nacos作为配置中心以及新规范配置_ev.mp4 [31.1 MB]
8-9 如何保证Kafka消息不积压1_ev.mp4 [35.9 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]
8-5 消息中间件Kafka引入及接口改造_ev.mp4 [60.4 MB]
8-6 Agent触发接口改造_ev.mp4 [60.9 MB]
8-10 如何保证Kafka消息不积压2_ev.mp4 [41.1 MB]
8-7 Kafka生产与消费全链路打通_ev.mp4 [72.4 MB]
8-1 问题点：你是如何应对高并发场景的？_ev.mp4 [6.6 MB]
8-2 项目改造：单体项目改造为微服务项目_ev.mp4 [45.9 MB]
8-3 使用docker启动nacos服务_ev.mp4 [43.4 MB]
8-8 如何保证Kafka消息不丢失__ev.mp4 [72.3 MB]
8-11 消费端重复消费的幂等处理_ev.mp4 [100.6 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.zip [1.8 MB]
4-2 企业级项目标准化搭建_ev[].mp4 [23.9 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]
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]
4-3 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]

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10 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说明.png [493.5 KB]
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]
11-5 测试：验证评估节点效果_ev.mp4 [58.2 MB]
11-3 评估节点系统提示词编写_ev[].mp4 [30.8 MB]
11-2 增加评估节点提升SQL准确性_ev[].mp4 [24.0 MB]
11-9 BI报表问答Agent总结梳理_ev.mp4 [33.7 MB]
11-4 评估节点初级版本代码实现_ev.mp4 [65.6 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]
11-7 条件边实现_ev.mp4 [53.6 MB]
11-1 如何提高大模型生成的SQL的准确性？_ev.mp4 [1.8 MB]

第9章 BI报表问答Agent：RAG技术与向量库整合19 集

第9章 BI报表问答Agent：RAG技术与向量库整合文档.zip [1.8 MB]
9-2 RAG技术深度解析_ev.mp4 [13.4 MB]
9-18 面试加分项：多种Prompt优化技术提高召回率_ev.mp4 [43.9 MB]
9-10 扩展：项目集成Milvus作为向量数据库_ev.mp4 [45.7 MB]
9-11 智能BI报表问答系统Graph工作流设计_ev[].mp4 [5.5 MB]
9-7 踩坑预警！默认文本分割方案的核心问题_ev.mp4 [88.1 MB]
9-4 集成Tika文档读取器实现文档读取_ev.mp4 [37.4 MB]
9-1 架构设计：从痛点出发的架构思维_ev.mp4 [9.7 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]
9-13 明确目标：核心节点开发逻辑梳理_ev.mp4 [29.1 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]
9-14 AI Agent 提示词：教你编写高效果优质 Prompt_ev.mp4 [34.2 MB]
9-3 工程初始化与环境搭建_ev.mp4 [31.7 MB]
9-12 数据准备：前置数据库脚本执行_ev.mp4 [53.5 MB]
9-9 扩展：使用DockerFile启动Milvus+客户化UI界面_ev.mp4 [54.7 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]
9-6 使用Redis作为向量数据库以及问题引出_ev.mp4 [55.7 MB]
9-15 RAG 召回 + 大模型内容生成落地_ev.mp4 [61.9 MB]
9-16 RAG检索过程源码解析_ev.mp4 [50.5 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文档.zip [1.8 MB]
13-2 智能库存挑拨优化系统面试攻略_ev.mp4 [15.3 MB]
13-1 亮点提炼：从技术到业务的包装逻辑_ev.mp4 [5.3 MB]

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]
2-3 低代码平台遍地，为何还要从零造轮子？_ev.mp4 [8.4 MB]
2-4 从“工具使用者”到“架构创造者”_ev『』.mp4 [8.3 MB]
2-6 自研工作流Agent开发框架_ev.mp4 [3.3 MB]
2-5 为什么Spring AI Alibaba Graph是Java生态的“终极答案”？_ev『』.mp4 [5.6 MB]
2-1 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]

第1章开课准备1 集

1-1 课程导学_ev.mp4 [39.9 MB]

适合人群

Java开发者
AI领域转型者

🎯 学习收获

掌握AI Agent开发技能
实现高薪转型
提升企业级项目实战能力

🎉 祝您学习愉快！