981 多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体

核心痛点：从 API 调用者到 Agent 架构师的跃迁

当前 AI 应用开发普遍面临一个瓶颈：单点 Prompt 或单一 LLM 调用难以处理需要多步骤推理、跨工具调度及复杂上下文管理的真实业务场景。开发者往往陷入“能调通接口，但搭不出稳定系统”的困境。本课程聚焦于 SpringAI 生态下的多 Agent 协同与自主决策，旨在解决如何构建具备 ReAct（推理+行动）能力的智能体系统。它不只是教你如何调用大模型，而是深入到底层架构，解析如何利用 Skills 封装技能模块，以及如何通过 JManus 和 AgentScope 实现多个 Agent 之间的高效分工与协作。这对于希望从单纯的 Java 工程师转型为 AI Agent 架构设计师的技术人员而言，是补齐多智能体系统设计短板的关键一环。课程门槛适中，要求学习者具备 Java 基础、SpringBoot 开发经验，以及对 LLM 基本调用的理解。

实战落地：旅游规划场景中的多 Agent 协同设计

课程选取旅游规划作为核心实战场景，这一场景天然具备多实体、多约束、多工具调用的复杂性，非常适合演示多 Agent 架构的价值。在技术栈上，以 SpringAI 为核心底座，深度集成 JManus（轻量级多 Agent 协同引擎）与 AgentScope（技能模块化封装工具）。你将具体学习如何拆解旅游需求，设计出负责行程规划、酒店预订、航班查询等不同职责的 Agent 角色；如何定义清晰的通信协议让 Agent 之间完成任务接力；以及如何将重复性的逻辑封装为可复用的 Skills。这种设计模式具有很强的通用性，一旦掌握，可迁移至客服机器人、数据分析助手、自动化运维等多种复杂业务场景，实现“一次开发，多处复用”的工程目标。学完本课后，你将能够独立完成具备自主决策能力的多 Agent 系统设计，真正掌握 AI 原生应用开发的核心架构力。

学习路径与资料配合建议

建议按照以下顺序开展学习，以达到最佳效果。首先，不要仅停留在观看视频层面，应严格对照提供的源码工程进行动手实践，确保理解代码结构与业务逻辑的对应关系。其次，重点研读 ReAct 模式在多 Agent 环境下的代码实现，理解 Agent 是如何根据观察结果动态调整下一步行动的；这是整个系统的决策核心，务必透彻理解。第三，深入分析 Skills 的封装接口与注册机制，这是实现功能模块化和任务解耦的关键。最后，通过调试多 Agent 协同工作的完整流程，观察异常处理与决策分支的逻辑，尝试修改一个 Agent 的职责或增减一个新 Skill，验证系统的扩展能力。资料包提供了完整的可运行项目，请将其作为你本地开发环境的参照基准，所有练习都应在此基础上进行修改和扩展，而非从零开始搭建。