【实战课程】大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI

课程简介

这份资料围绕什么展开课程标题里并列了五个关键词：Agent、MCP、RAG、Skill、SpringAI。它们不是五个独立话题，而是一条从底层框架到上层能力的实现链路。SpringAI 承担模型接入与抽象层，Function Call 是让模型能调用外部能力的起点，MCP 解决的是工具与上下文如何标准化暴露的问题，RAG 处理私有知识如何进入推理过程，S…

已有 8 人浏览发布 2026-09-02 更新 2026-09-08

这份资料围绕什么展开

课程标题里并列了五个关键词：Agent、MCP、RAG、Skill、SpringAI。它们不是五个独立话题，而是一条从底层框架到上层能力的实现链路。SpringAI 承担模型接入与抽象层，Function Call 是让模型能调用外部能力的起点，MCP 解决的是工具与上下文如何标准化暴露的问题，RAG 处理私有知识如何进入推理过程，Skill 则偏向把可复用的能力封装成稳定单元，最后由 Agent 把这些串成能自主决策的执行体。资料的组织顺序基本遵循这条链路，适合按依赖关系推进，而不是跳着看。

技术栈与工程结构

主体语言是 Java，框架层用 SpringAI。这一点决定了它的价值取向：不是拿 Python 脚本快速验证一个想法，而是把大模型能力嵌进已有的 Spring 工程体系里——依赖注入、配置管理、Bean 生命周期这些原有约定继续生效。对已经在做 Java 后端、想在不换技术栈的前提下接入大模型的人来说，这个组合的迁移成本最低。

资料里能看到的模块划分，大致对应几个可独立拆解的部分：应用启动与代码结构说明、SpringAI 配套内容、Function Call、上下文工程。这种划分方式说明它没有把所有逻辑塞进一个入口类，而是留出了分层空间。实际动手时，建议先把启动流程和配置项跑通，确认模型调用链路是通的，再往上层叠加能力，否则排查问题时很难定位是框架配置错还是业务逻辑错。

几个值得重点对照的模块

Function Call：这是模型从「只会说话」到「能做事」的分界线。重点不在调用语法，而在参数如何描述、返回值如何回灌给模型、异常如何被模型理解。这部分写不好，后面 Agent 的决策会非常不稳定。
上下文工程：资料单独把它列为一个模块，说明作者认可上下文管理是独立问题。多轮对话里历史怎么裁剪、系统提示与用户输入怎么组织、检索结果放在哪个位置，这些直接决定输出质量，且和具体模型无关，属于可迁移的经验。
RAG：关注点在于知识切分、向量化、召回后如何与提示词拼接。工程上真正麻烦的是更新与一致性，而不是第一次跑通。
MCP 与 Skill：这两块偏向能力标准化与复用。如果手上有多个 Agent 需要共享同一批工具，这里的抽象方式值得参考。

怎么用这份资料

它更适合当作对照实践的参考，而不是线性播放的视频。建议的做法是：先读代码介绍和启动部分，把工程跑起来；然后挑一个模块（Function Call 或 RAG 都可以）自己实现一遍，再回头对照资料里的写法，看差异在哪。Agent 部分建议放到最后，因为它依赖前面几个模块的稳定输出。

另外，大模型相关接口和框架版本迭代较快，资料里的 API 写法可能需要按当前版本微调。遇到对不上的地方，优先查官方文档而不是硬套，这也是这类资料正常的打开方式。

【实战课程】大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI

大模型应用开发实战指南

编辑点评

深入浅出大模型应用开发，涵盖Agent、MCP、RAG等核心技术，结合SpringAI框架，实战性强。

⭐ 编辑推荐

掌握大模型应用开发，实战项目助力职场晋升。

学习大模型工作原理，掌握SpringAI核心特性，实战项目提升技能。

✨ 课程亮点

✦大模型核心技术实战

✦SpringAI框架应用

✦实战项目驱动学习

课程目录

2.大模型应用开发概述9 集

4.SpringAl16 集

配套内容说明.png [493.5 KB]
27. 开发必备的Spring AI核心概念(下）.mp4 [56.2 MB]
26. 开发必备的Spring AI核心概念(上）.mp4 [79.5 MB]
35. Spring AI 记忆管理技术：持久化记忆.mp4 [71.5 MB]
33.Spring AI 核心特性：结构化输出（下） 2026-02-11 1168 次学习.mp4 [14.6 MB]
34. Spring AI 核心特性：对话记忆.mp4 [145.6 MB]
31. Spring AI 核心特性：结构化输出（上）.mp4 [107.8 MB]
23. 基于SSE实现大模型流式输出.mp4 [71.2 MB]
36. Spring AI 鏍稿績鐗规€э細Advisor.mp4 [60.0 MB]
32.Spring AI 核心特性：结构化输出（中）.mp4 [55.8 MB]
22. Java中大模型调用的多种方式.mp4 [59.4 MB]
29. Spring AI 核心特性：流式输出.mp4 [28.8 MB]
37. Spring AI 核心特性：调用本地模型.mp4 [58.7 MB]
28. Spring AI 核心特性：提示词工程.mp4 [50.7 MB]
30. Spring AI 核心特性：提示词模板管理.mp4 [52.8 MB]
24. LLM应用开发框架：LangChain.mp4 [25.8 MB]

1.代码介绍&应用启动5 集

学习资料更新说明.png [493.5 KB]
02.【重要】课程设计说明.mp4 [29.7 MB]
01.课程介绍+如何答疑.mp4 [33.4 MB]
04.代码目录结构&应用如何启动.mp4 [20.8 MB]
03.重要说明+如何下载代码.mp4 [17.8 MB]

10.上下文工程5 集

历史合集.png [493.5 KB]
123. 什么是Context，和Memory、Prompt、Token之间的区别？.mp4 [12.1 MB]
125. 什么是上下文工程？.mp4 [22.3 MB]
126. 实战：Manus的上下文工程实践.mp4 [47.5 MB]
124. 上下文太长会带来什么问题？.mp4 [26.2 MB]

6.Function Call5 集

建议您看一下.png [493.5 KB]
48. 实战：仿PDD自动帮买家申请退款.mp4 [85.7 MB]
45. 如何定义一个好的Function.mp4 [7.2 MB]
47. Spring AI中的Tool Calling怎么实现的.mp4 [25.1 MB]
46. 使用Spring AI做Function Call.mp4 [10.2 MB]

11.Skill9 集

往期资料.png [493.5 KB]
134. SpringAI中如何使用Skill？（ChatClient）.mp4 [83.7 MB]
127. 什么是Agent Skills，为什么需要他？.mp4 [37.4 MB]
128. Skill的渐进式披露.mp4 [10.0 MB]
132. 简历评估Skills讲解.mp4 [19.3 MB]
130. Claude Code中如何使用Skills.mp4 [63.7 MB]
133. SpringAI中如何使用Skill？（Agent）.mp4 [102.6 MB]
129. 一些好用的Skills推荐.mp4 [18.4 MB]
131. 实战：开发一个简历评估的Skill.mp4 [60.7 MB]

3.提示词工程5 集

更多课程资料领取入口.png [493.5 KB]
17. 高阶Prompt优化方法.mp4 [29.6 MB]
19. Prompt璇勬祴鏂规硶.mp4 [23.4 MB]
18. 结构化Prompt框架.mp4 [30.8 MB]
20. nof1提示词工程案例.mp4 [32.7 MB]

5.LangChain4J5 集

重要资料查看说明.png [493.5 KB]
39. LangChain4J低层次API使用.mp4 [45.0 MB]
41. @AiService实现原理【公众号：秘知圈】.mp4 [45.6 MB]
42. LangChain4j中实现持久化记忆.mp4 [23.7 MB]
40. LangChain4j高层次API使用.mp4 [33.2 MB]

7.MCP13 集

建议您看一下.png [493.5 KB]
62. MCP与其他协议的区别.mp4 [8.3 MB]
55. SSE MCP Server如何实现重连.mp4 [45.1 MB]
50. 深入理解MCP技术原理.mp4 [27.4 MB]
56. 将MCP改造为HTTPS.mp4 [12.4 MB]
58. 绁炲鐨刢ontext-path.mp4 [45.4 MB]
52. 使用Spring AI开发MCP Server.mp4 [44.4 MB]
54. Spring AI MCP调用实现原理.mp4 [27.7 MB]
60. 如何跳过MCP的模型总结.mp4 [62.2 MB]
61. 如何实现MCP工具过滤.mp4 [37.4 MB]
59. MCP璋冭瘯宸ュ叿.mp4 [16.7 MB]
53. 使用Spring AI开发MCP Client.mp4 [23.4 MB]
57. MCP如何实现认证鉴权.mp4 [12.5 MB]

代码2 条

学习前请先查看.png [493.5 KB]
LLMentor代码.rar [389.6 KB]

8.RAG34 集

建议您看一下.zip [1.8 MB]
95. 基于LangChain4J实现简单的RAG检索.mp4 [84.9 MB]
100. 实战：多模态RAG智能问答系统（中）.mp4 [171.3 MB]
77. （选学）如何使用离线向量模型.mp4 [8.2 MB]
74. 向量模型&向量数据库&向量存储.mp4 [139.2 MB]
66. 使用 LlamaIndex 构建一个简单的RAG系统.mp4 [41.2 MB]
76. 向量数据库如何选型？.mp4 [23.9 MB]
72.Java中如何实现文档分片.mp4 [164.9 MB]
71. 常见文档分片方式.mp4 [48.9 MB]
97. 澶氭ā鎬丷AG.mp4 [29.5 MB]
90. RAG优化技术：重排序.mp4 [113.8 MB]
84. RAG优化技术：查询构造.mp4 [23.9 MB]
73. 自定义支持父子分片的基于标题的分片器.mp4 [154.1 MB]
83. RAG优化技术：查询路由.mp4 [34.3 MB]
80. Spring AI 和 LangChain4J中文档处理功能对比.mp4 [18.7 MB]
79. 检索增强生成.mp4 [212.4 MB]
87. RAG优化技术：混合检索(上）.mp4 [48.3 MB]
75. 锛堥€夊锛塒ostgresMlEmbeddingModel.mp4 [18.6 MB]
68. 文档预处理（上）.mp4 [36.3 MB]
81. RAG优化技术：元数据过滤.mp4 [70.7 MB]
88. RAG优化技术：混合检索(中）.mp4 [63.4 MB]
78. 索引构建流程（ETL）总结与查缺补漏.mp4 [19.6 MB]
65.深入理解RAG技术原理——检索生成.mp4 [20.3 MB]
85. RAG优化技术：问题澄清.mp4 [10.7 MB]
70. 文档预处理（下）.mp4 [73.8 MB]
99.实战：多模态RAG智能问答系统（上）.mp4 [82.0 MB]
69. 文档预处理（中）.mp4 [91.2 MB]
64. 深入理解RAG技术原理——索引构建.mp4 [39.9 MB]
86. RAG浼樺寲鎶€鏈細HyDE.mp4 [8.5 MB]
82. RAG优化技术：问题改写.mp4 [81.6 MB]
89. RAG优化技术：混合检索(下）.mp4 [96.1 MB]
101. 实战：多模态RAG智能问答系统（下）.mp4 [57.5 MB]
98. 多模态RAG——对接多模态模型做图像识别.mp4 [71.2 MB]
96. Spring AI 和 LangChain4J的模块化RAG功能对比.mp4 [18.0 MB]

9.Agent20 集

重要资料查看说明.zip [1.8 MB]
118. 实战一：手搓ReactAgent（流式）.mp4 [50.3 MB]
116. 多智能体协议——A2A.mp4 [22.2 MB]
114. 使用AutoGen 构建一个代码生成器.mp4 [46.3 MB]
119. 实战一（后续）：ReactAgent流式输出有问题？.mp4 [23.8 MB]
107. Alibaba-React Agent 鏍稿績缁勪欢.mp4 [40.7 MB]
105.React Agent的实现方式？.mp4 [79.9 MB]
109. 深入理解 Alibaba-React Agent 原理.mp4 [77.5 MB]
111. Agent常用架构：Reflection Agent.mp4 [15.7 MB]
108. 如何给Agent增加持久化记忆.mp4 [114.2 MB]
104.Agent常用架构：ReAct Agent.mp4 [54.9 MB]
113. Agent常用架构：Multi Agent.mp4 [45.6 MB]
110. Agent常用架构：Plan and Execute Agent.mp4 [15.3 MB]
103. 常用的Agent开发框架.mp4 [10.9 MB]
115. Spring AI Alibaba中的多智能体支持.mp4 [41.5 MB]
117. 实战一：手搓ReactAgent（非流式）.mp4 [45.6 MB]
121. 实战三：手搓PlanExecuteAgent.mp4 [71.0 MB]
120. 实战二：手搓ReflectionAgent.mp4 [38.8 MB]
122. 实战四：手搓Human in the Loop.mp4 [43.8 MB]
112. Agent常用架构：Human in the Loop.mp4 [84.9 MB]

12.项目实战4 集

137. 智能对话：从需求分析到技术落地.mp4 [90.6 MB]
135. 整体架构与功能点介绍.mp4 [59.3 MB]
138. 流式控制与任务管理.mp4 [33.5 MB]
136. 项目运行说明.mp4 [20.3 MB]

适合人群

AI开发者
数据科学家
技术爱好者

🎯 学习收获

掌握大模型开发流程
精通SpringAI框架
提升AI应用开发能力

🎉 祝您学习愉快！