如果你写了三五年 Java，最近开始频繁听到「Agent」这个词，却还没想清楚它跟自己的技术栈有什么关系，这门课大概就是冲着你来的。它不讲通用的人工智能概论，也不从头推导神经网络，而是假定你已经会用 Spring、懂依赖注入、写过多模块项目，然后直接把问题摆到桌面上：一个 Java 后端要转去做 AI 应用，缺的到底是哪几块，怎么补。
先认清缺口：不是算法，是编排
Java 开发者转 AI，最常见的误区是先跑去补数学和模型训练。实际上绝大多数企业岗位要的不是训模型，而是把已有的大模型能力接进业务系统里——这活儿恰恰是后端工程师的主场。真正的缺口在三个地方：一是提示词、上下文、工具调用这些新概念的工程化落地方式；二是多步骤任务怎么编排、失败了怎么重试、状态怎么保存；三是模型部署在哪儿、数据出不出内网、成本和延迟怎么权衡。
这门课把「从零基础到生产级」这个跨度拆开，重点落在第二、三点上。你能看到它没有停在「调通一个 API」的演示层面，而是继续往下问：这个 Agent 上线后，状态存哪、并发怎么办、跟现有 Java 服务怎么共存。
为什么技术选型这一章值得细看
课程专门用一章讲选型与架构筑基，落点是 Spring AI Alibaba Graph。这个选择本身对 Java 开发者是有意义的：它意味着你不需要为了做 AI 而切换到 Python 生态，已有的 Spring 工程习惯、Bean 管理、配置体系都能延续下来。Graph 这类编排思路解决的是「多节点、有分支、有循环」的任务流——传统的一次性接口调用描述不了这种结构，而工作流引擎式的建模方式后端工程师理解起来几乎没有门槛。
这一章里还涉及自研工作流 Agent 框架的内容。对已经有一定架构经验的人来说，这部分的价值不只是「学会用一个框架」，而是看懂一个 Agent 框架在内部要解决哪些问题：节点如何定义、上下文如何在节点间传递、中断和恢复怎么做。看懂了，换任何框架都能上手。
低代码平台与私有化部署放在一起看
课程覆盖的两个方向经常被分开讲，其实它们指向同一件事：交付。低代码平台面向的是让业务方也能参与搭建流程，减少每个需求都排队等开发；大模型私有化部署面向的是数据合规和成本可控，尤其在金融、政务、制造这类场景里，模型不能随便往公有云上送。
对转岗的人来说，这两块是最容易在面试中被追问的：你说你会做 Agent，那模型跑在哪儿？业务人员能不能自己改流程？如果答不上来，说明还停在 Demo 阶段。课程把它们纳入范围，至少让你在讨论生产级方案时不至于空白。
看完应该能回答这几个问题
- 一个 Agent 应用和一个普通 REST 接口，在架构上到底差在哪几层？
- Spring AI Alibaba Graph 里的「图」是怎么描述一个多步骤任务的，节点和边的职责分别是什么？
- 如果不用现成框架，自己搭一个最小可用的 Agent 编排层，需要处理哪些基本问题？
- 大模型私有化部署在企业内网里通常怎么落地，和调用公有云 API 相比，取舍点在哪里？
- 低代码搭建出来的流程，和手写代码实现的流程，边界应该划在哪儿？
这几问不需要背答案，它们更像是自测清单。如果你现在只能答出第一问，那这门课的定位就很清楚了：补的是从「会写接口」到「能交付一个 AI 应用」之间的那段路。建议按顺序看，尤其是选型那一章不要跳过——很多人卡住不是因为不会写代码，而是没想明白为什么这么写。
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？
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
6-4 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
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！
学有所成，前程似锦！
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 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 15-1 课程总结回顾与展望.mp4 第1章 开课准备 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 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
