正版资源980 Java转 AI高薪领域必备
Java 工程师的 AI 转型路径：从业务代码到智能体落地 对于拥有 Java 背景的后端开发者而言，直接切入大模型训练或算法研究不仅成本高昂，且与现有职业积累割裂严重。本课程的核心价值在于解决「技术栈迁移成本高」与「AI 能力落地难」的结构性矛盾。它不教授通用的 Python 机器学习理论，而是聚
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Java 工程师的 AI 转型路径：从业务代码到智能体落地
对于拥有 Java 背景的后端开发者而言，直接切入大模型训练或算法研究不仅成本高昂，且与现有职业积累割裂严重。本课程的核心价值在于解决「技术栈迁移成本高」与「AI 能力落地难」的结构性矛盾。它不教授通用的 Python 机器学习理论，而是聚焦于如何将 LLM（大语言模型）能力嵌入现有的 Spring Boot 生态中。通过「Agent 库存调拨优化系统」与「Agent BI 报表问答系统」两个全量工程项目，课程展示了如何利用 Spring AI 框架、Graph 技术栈，将原本离散的 API 调用转化为具备状态记忆、工具调用和任务规划能力的智能体。这意味着开发者无需放弃熟悉的 Java 语言与后端架构思维，即可在存量业务系统中引入 AI 能力，实现从传统 CRUD 开发向 AI 应用架构师的平滑过渡，从而在 AI 时代快速构建个人技术护城河。
技术栈解析与工程实践重点
本资料的技术核心围绕 Spring AI、Spring AI Graph 以及 LLM 集成展开。入门门槛适中，适合具备 Java 基础语法及 Spring Boot 基本使用经验的开发者，无需深入掌握 Python 或 Transformer 底层原理。建议学习顺序如下：首先，重点研读 Spring AI 的核心抽象层，理解 Prompt Template、ChatModel 接口及 Embedding 向量化的实现方式，这是所有后续开发的基础；其次，深入分析 Graph 技术如何在智能体之间建立工作流依赖，这是构建复杂业务逻辑的关键；最后，通过两大实战项目，观察 Agent 如何调用外部工具（如数据库查询、报表生成接口）完成闭环任务。课程强调「可复用模块」的提取，例如将 RAG（检索增强生成）管道封装为通用组件，将智能体工作流配置化为可插拔节点。这种工程化视角有助于读者将所学直接复用于企业级开发，而非仅停留在 Demo 阶段，确保知识能真正转化为生产力。
练习方法与成果预期
本资料并非视频观摩材料，而是需配合源码进行逐行调试的工程参考。建议在阅读教程的同时，在本地搭建 Spring Boot + Spring AI 开发环境，逐步复现库存调拨与 BI 报表两个系统的核心链路。重点练习包括：如何设计 System Prompt 以约束 Agent 行为，如何利用 Graph 编排多步推理任务，以及如何对接企业内部知识库实现精准问答。学完并动手实践后，读者应能独立设计并部署基于 Java 的 AI 智能体应用，具备将传统业务模块改造为「AI 增强型」服务的能力。这种能力不仅限于 Demo 展示，而是能够直接赋能原有业务系统，实现降本提效，从而在 Java 转 AI 的职场竞争中占据有利位置，实现职业薪资与技术深度的双重突破。
课程介绍
本课程通过手把手教学 “ Agent库存调拨优化系统”与“Agent BI 报表问答系统”两大智能体，帮你系统掌握Spring AI、Graph、LLM 等技术，并驾驭开发智能体全流程。同时学会将 AI 赋能原有系统业务，实现原有业务降本提效。最终实现不切换技术栈，低成本转入火爆的AI应用开发领域，快速构建 AI 时代的技术护城河，实现职业高薪突破。 系统掌握 Spring AI+Graph+LLM 黄金技术栈，实现从 “不会” 到 “能落地” ，赋能原有业务 AI 提效
课程目录
第 1 部分1 条
- QQ_1774879137988.png (91.83 KB, 下载次数: 0) 2026-3-30 22:01 上传 课程介绍： 本课程通过手把手教学 “ Agent库存调拨优化系统”与“Agent BI 报表问答系统”两大智能体，帮你系统掌握Spring AI、Graph、LLM 等技术，并驾驭开发智能体全流程。同时学会将 AI 赋能原有系统业务，实现原有业务降本提效。最终实现不切换技术栈，低成本转入火爆的AI应用开发领域，快速构建 AI 时代的技术护城河，实现职业高薪突破。 系统掌握 Spring AI+Graph+LLM 黄金技术栈，实现从 “不会” 到 “能落地” ，赋能原有业务 AI 提效 课程目录： ├─
第1章 开课准备 │14 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？ │ 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 │ 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 │ 4-1 从痛点出发的架构思维.mp4 │ 4-2 企业级项目标准化搭建.mp4 │ 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.mp4 │ 4-4 数据建模：核心数据库实体设计.mp4 │ 4-5 使用代码生成器进行通用业务组件开发.mp4 │ 4-6 Agent全链路流程设计.mp4 │ ├─
- 第5章 库存调拨Agent_ 核心节点开发与链路测试 │ 5-1 全局状态机定义与声明.mp4 │ 5-10 JSON数据返回与节点测试实操.mp4 │ 5-11 邮件通知的依赖集成与服务配置.mp4 │ 5-12 邮件推送接口代码实现.mp4 │ 5-13 构建邮件推送节点并执行节点测试.mp4 │ 5-14 库存调拨保存接口的业务逻辑实现.mp4 │ 5-15 MapStruct实现POJO转换.mp4 │ 5-16 状态机 JSON 数据解析与入库节点开发.mp4 │ 5-2 构建商品实时数据流.mp4 │ 5-3 接入状态机并执行节点测试.mp4 │ 5-4 构建库存实时数据流，为AI决策引擎提供精准弹药.mp4 │ 5-5 完善库存实时数据流并执行节点测试.mp4 │ 5-6 预测引擎开发：接入AI大模型实现调拨建议生成.mp4 │ 5-7 面试加分项：如何让大模型更好的理解你的意图.mp4 │ 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.mp4 │ 5-9 提取大模型内容转JSON,实现数据的结构化.mp4 │ ├─
- 第6章 库存调拨Agent：风险控制方案落地实现 │ 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 │ 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 │ 8-1 问题点：你是如何应对高并发场景的？.mp4 │ 8-10 如何保证Kafka消息不积压2.mp4 │ 8-11 消费端重复消费的幂等处理.mp4 │ 8-12 成果验收：业务层开发与全流程联调测试.mp4 │ 8-2 项目改造：单体项目改造为微服务项目.mp4 │ 8-3 使用docker启动nacos服务.mp4 │ 8-4 使用nacos作为配置中心以及新规范配置.mp4 │ 8-5 消息中间件Kafka引入及接口改造.mp4 │ 8-6 Agent触发接口改造.mp4 │ 8-7 Kafka生产与消费全链路打通.mp4 │ 8-8 如何保证Kafka消息不丢失_.mp4 │ 8-9 如何保证Kafka消息不积压1.mp4 │ ├─
- 第9章 BI报表问答Agent：RAG技术与向量库整合 │ 9-1 架构设计：从痛点出发的架构思维.mp4 │ 9-10 扩展：项目集成Milvus作为向量数据库.mp4 │ 9-11 智能BI报表问答系统Graph工作流设计.mp4 │ 9-12 数据准备：前置数据库脚本执行.mp4 │ 9-13 明确目标：核心节点开发逻辑梳理.mp4 │ 9-14 AI Agent 提示词：教你编写高效果优质 Prompt.mp4 │ 9-15 RAG 召回 + 大模型内容生成落地.mp4 │ 9-16 RAG检索过程源码解析.mp4 │ 9-17 如何让AI更好的理解用户不准确的表述？.mp4 │ 9-18 面试加分项：多种Prompt优化技术提高召回率.mp4 │ 9-2 RAG技术深度解析.mp4 │ 9-3 工程初始化与环境搭建.mp4 │ 9-4 集成Tika文档读取器实现文档读取.mp4 │ 9-5 文本向量大模型介绍以及整合智源向量大模型.mp4 │ 9-6 使用Redis作为向量数据库以及问题引出.mp4 │ 9-7 踩坑预警！默认文本分割方案的核心问题.mp4 │ 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.mp4 │ 9-9 扩展：使用DockerFile启动Milvus+客户化UI界面.mp4 ├─
- 第10章 BI报表问答Agent：SQL生成与报表生成引擎开发 │ 10-1 问题点：Agent有什么安全隐患？.mp4 │ 10-2 面试加分项：使用Prompt优化来增加安全性.mp4 │ 10-3 引入jdbcTemplate作为SQL执行层.mp4 │ 10-4 验证：如何使用jdbcTemplate进一步提升安全性.mp4 │ 10-5 自动化报表生成引擎开发.mp4 │ 10-6 引入邮件发送服务以及邮件发送接口开发.mp4 │ 10-7 完善邮件发送接口业务开发.mp4 │ 10-8 Agent测试以及问题点引出.mp4 │ 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.mp4 │ ├─
- 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 │ 11-1 如何提高大模型生成的SQL的准确性？.mp4 │ 11-2 增加评估节点提升SQL准确性.mp4 │ 11-3 评估节点系统提示词编写.mp4 │ 11-4 评估节点初级版本代码实现.mp4 │ 11-5 测试：验证评估节点效果.mp4 │ 11-6 智能BI报表问答系统Graph工作流进阶版设计.mp4 │ 11-7 条件边实现.mp4 │ 11-8 面试加分项：三件套：评估-循环-微调，准确率拉满！.mp4 │ 11-9 BI报表问答Agent总结梳理.mp4 │ ├─
- 第12章 企业大模型私有化部署方案 │ 12-1 常见的私有化大模型部署方案介绍.mp4 │ 12-2 常见的算力服务器介绍以及算力服务器购买.mp4 │ 12-3 AutoDL 服务器操作 + Ollama 安装落地.mp4 │ 12-4 原有项目改造，适配Ollama私有化部署大模型.mp4 │ 12-5 vLLM运行环境安装.mp4 │ 12-6 通过魔搭社区下载安装开源Qwen大模型.mp4 │ 12-7 原有项目改造，适配私有化部署Qwen大模型.mp4 │ ├─
- 第13章 高薪简历指导与项目深度包装 │ 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 │ 14-1 什么是LiteFlow.mp4 │ 14-10 AI Agent文生图组件实现3.mp4 │ 14-11 AI Agent图片编辑组件编写1.mp4 │ 14-12 AI Agent图片编辑组件编写2.mp4 │ 14-13 AI Agent图片编辑组件编写3.mp4 │ 14-2 LiteFlow组件讲解.mp4 │ 14-3 LiteFlow上下文讲解.mp4 │ 14-4 EL编排学习1.mp4 │ 14-5 EL编排学习2.mp4 │ 14-6 组件参数绑定与执行器.mp4 │ 14-7 前端编排UI搭建.mp4 │ 14-8 AI Agent文生图组件实现1.mp4 │ 14-9 AI Agent文生图组件实现2.mp4 │ ├─
第15章 课程回顾与展望 │1 集
- 15-1 课程总结回顾与展望.mp4 └─课程资料 │ Java开发者的AI高薪跳板：双项目打通生产级Agent开发.pdf │ Java开发者的AI高薪跳板：双项目打通生产级Agent开发.pptx │ ppt素材图片.zip │ └─源码 double-ai-agent.zip
