多智能体协作与自主决策构建：从概念到实战的完整路径

本课程直击当前AI应用开发的核心痛点：单一智能体能力有限，难以独立处理复杂任务。课程以“多智能体+技能+SpringAI”为技术主轴，系统讲解如何构建具备自主决策能力的智能体系统。适合有一定Java/Spring开发基础、希望深入AI Agent应用层的开发者和学习者。核心内容围绕三大模块展开：基础认知（大模型原理与Agent架构）、核心机制（MCP协议与Skills技能体系）以及工程实践（基于SpringAI 1.1的完整实现）。建议先看第1章理解多Agent协作趋势与准备环境，再重点攻克第3章的MCP+Skills双轮驱动理论，最后通过第4章和第10章的代码实战掌握SpringAI实现。

学完能独立做什么：构建专业级AI Agent系统

完成本课程后，你将能够独立设计并实现一个具备专业领域能力的多智能体协作系统。具体而言，你可以：1）理解大模型如何通过Transformer和自注意力机制处理信息，并将Agent定位为“武器”，大模型提供“弹药”；2）掌握MCP（Model Context Protocol）作为工具调用扩展的标准，替代或增强Function Calling，解决Agent数据获取与整合的“抓瞎”困境；3）设计并装载Skills（专业技能包），让Agent按照预设的专业工作流执行任务，实现渐进式加载和文件结构标准化；4）使用SpringAI 1.1.2框架，整合Nacos、阿里大模型API、百度地图API等外部服务，构建仿Manus的自主决策框架或具备ReAct能力的AgentScope应用。课程配套代码示例直接对应这些能力，确保学完即可上手。

资料如何配合练习：代码即教材，逐步验证理解

课程唯一的代码资料包（AiTripPlan-master.zip，约9.70M）是理解知识的关键载体。它并非简单的项目模板，而是贯穿所有章节实践的支撑库。在基础章，你可参考其环境配置，理解API Key（阿里、百度地图）和Nacos服务的集成方式。在理论章，代码中体现了MCP与Function Calling的对比实现、Skills的文件结构标准（如专业知识和工作流程的装载方式）。在实践章（第4章、第10章），代码直接演示了SpringAI 1.1整合MCP、Agent装载Skills的具体实现，包括渐进式加载机制和SubAgent（牛马小弟）的协作模式。建议学习时同步对照代码，每学完一个核心概念（如A2A跨部门协作、主流多Agent框架），就在代码中找到对应实现片段，验证自己是否真能解释清楚。这种“学-看-验”循环，能有效弥补从理论到工程落地的能力缺口。

课程目录

代码
| └──AiTripPlan-master.zip 9.70M
第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作
| ├──10-1 Agent的牛马小弟：SubAgent.mp4 43.72M
| ├──10-2 Agent Skills就是个专属工作流.mp4 38.37M
| ├──10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程.mp4 61.93M
| ├──10-4 Skills的渐进式加载机制.mp4 50.34M
| ├──10-5 Skills的文件结构标准.mp4 74.61M
| ├──10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程.mp4 53.17M
| └──10-7 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills.mp4 80.17M
第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代
| ├──1-1 多Agent融合自主决策，AI发展的必然趋势.mp4 67.00M
| ├──1-2 准备工作：安装ApiFox.mp4 25.89M
| ├──1-3 准备工作：配置阿里大模型广场的ApiKey.mp4 28.57M
| ├──1-4 准备工作：百度地图API秘钥(AK).mp4 16.68M
| ├──1-5 准备工作：安装Nacos 3.mp4 16.91M
| ├──1-6 仿Manus能自主决策的框架：Jmanus.mp4 84.63M
| └──1-7 具备ReAct核心能力的框架：AgentScope.mp4 45.05M
第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型
| ├──2-1 大模型咋就懂咱说啥 ？.mp4 37.52M
| ├──2-2 大模型的信息分析器：Transformer层.mp4 76.14M
| ├──2-3 大模型的大脑中枢：自注意力机制.mp4 58.02M
| ├──2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢.mp4 47.70M
| └──2-5 大模型是弹药库，智能体则是武器.mp4 57.70M
第3章 MCP + Skills，Agent“工具+技能”的双轮驱动
| ├──3-1 大模型困境：数据获取与整合上 的“抓瞎”.mp4 40.24M
| ├──3-10 多Agent跨部门协作：A2A协议.mp4 63.00M
| ├──3-11 主流的多Agent开发框架.mp4 46.54M
| ├──3-12 多Agent的核心执行流程.mp4 42.18M
| ├──3-2 困境解决方案：函数调用( Function Calling ).mp4 48.78M
| ├──3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟.mp4 83.35M
| ├──3-4 更优的困境解决方案： MCP.mp4 56.46M
| ├──3-5 对比Function Calling，MCP的不同.mp4 74.99M
| ├──3-6 体验MCP：Jmanus配置MCP服务.mp4 69.28M
| ├──3-7 具有专业知识的Agent Skills.mp4 32.93M
| ├──3-8 工具调用最强组合：Agent Skills+MCP.mp4 50.37M
| └──3-9 搞定复杂活儿，得靠多个Agent协作.mp4 47.38M
第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A
| ├──4-1 以bom方式导入SpringAi Alibaba依赖.mp4 75.74M
| ├──4-10 SpringAi 1.1 整合MCP.mp4 85.67M
| ├──4-11 SpringAi 1.1 A2A的3个核心组件.mp4 43.43M
| ├──4-12 SpringAi 1.1 MCP注解：全新的MCP实现.mp4 71.43M
| ├──4-13 SpringAi 1.1 A2A的服务注册.mp4 80.44M
| ├──4-14 SpringAi 1.1 A2A的服务发现.mp4 106.31M
| ├──4-15 SpringAi 1.1 A2A的元数据AgentCard.mp4 130.79M
| ├──4-16 测试 SpringAi 1.1 实现的 A2A 协议.mp4 126.59M
| ├──4-2 导入MCP依赖.mp4 56.26M
| ├──4-3 MCP能连接万物的原因：通信的分层设计.mp4 89.56M
| ├──4-4 MCP的通信：SSE实时传输.mp4 73.70M
| ├──4-5 创建MCP工具.mp4 55.88M
| ├──4-6 将MCP工具注册到MCP服务.mp4 58.14M
| ├──4-7 线程不会被卡住：WebFlux框架.mp4 77.82M
| ├──4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务.mp4 39.47M
| └──4-9 SpringAi Alibaba 1.1 以bom方式导入依赖.mp4 54.34M
第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划
| ├──5-1 旅行规划的复合任务拆解.mp4 42.57M
| ├──5-2 团队成员：路线制定专员Agent.mp4 32.09M
| ├──5-3 团队成员：行程规划经理Agent.mp4 36.60M
| ├──5-4 团队成员：费用统筹管家Agent.mp4 28.29M
| ├──5-5 Agent团队和大模型的无缝协作.mp4 59.45M
| └──5-6 百度地图MCP提供的工具体系全景.mp4 33.11M
第6章 多 Agent + ReAct架构，SpringAi迈入Agent新时代
| ├──6-1 SpringAI 1.0，1.1 和 2.0.mp4 79.60M
| ├──6-10 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（2）.mp4 81.68M
| ├──6-11 MCP客户端连接MCP服务端.mp4 74.79M
| ├──6-12 大模型调用本地自定义的MCP服务.mp4 84.04M
| ├──6-13 RAG只是一个过渡阶段吗 ？.mp4 67.25M
| ├──6-14 长下文能取代RAG吗 ？.mp4 61.40M
| ├──6-15 测试AgentScope的Agent运行.mp4 54.48M
| ├──6-2 SpringBoot整合SpringAi Alibaba.mp4 62.41M
| ├──6-3 和大模型互动的中枢：ChatModel对象.mp4 83.01M
| ├──6-4 和大模型互动的窗口：ChatClient对象.mp4 114.14M
| ├──6-5 ChatClient流式响应获取数据 (SSE).mp4 82.64M
| ├──6-6 SpringAi 1.1 正式进入Agent自主决策时代.mp4 139.91M
| ├──6-7 SpringAi 1.1 组建旅游规划的Agent团队.mp4 65.32M
| ├──6-8 SpringAi 1.1 Agent团队协同合作.mp4 118.19M
| └──6-9 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（1）.mp4 80.92M
第7章 Graph 搭建旅游规划工作流，像拼积木一样轻松
| ├──7-1 以工作流方式编排旅行规划的团队协同.mp4 52.73M
| ├──7-10 SpringAi Alibaba1.1的Graph引擎.mp4 28.06M