实战大模型应用开发：Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI

从 Spring 到大模型：后端开发者的 Agent 进阶路线

很多后端工程师在使用 Spring Boot 构建传统应用时，往往只停留在 CRUD 层，面对大模型时代感到迷茫。本课程正是为了填补这一能力缺口，将传统的后端开发思维与大模型能力深度融合。它不讲抽象的 AI 理论，而是直接手把手教你如何使用 SpringAI 框架，将大模型能力封装进你的现有 Java 体系中。对于已经熟悉 Spring 的开发者，这门课能帮你跨越从“写接口”到“写智能体”的鸿沟，掌握 Agent 开发、RAG 检索增强以及 MCP 协议对接的核心实战技能。

前置知识建议与学习路径

建议在开始学习前，先快速回顾一下 Spring Boot 的基础配置、Bean 的管理以及 RESTful 风格的开发流程。本课程的重点在于 Agent 的编排与 MCP 的集成，因此建议优先关注代码介绍与项目启动部分，了解 SpringAI 如何通过配置类和模板来简化大模型的调用。在掌握了基础的调用方式后，重点攻克 Agent 的构建逻辑，理解如何让大模型具备“思考”和“规划”的能力，这是打通大模型应用开发的关键一步。

实战产出与练习建议

学完这门课，你将不再满足于简单的 Prompt 调用，而是能够独立开发出具备自主规划能力的智能体应用。你需要能够独立搭建一个基于 SpringAI 的后端服务，配置 RAG 模块以实现知识库问答，并使用 MCP 协议将外部工具的能力注入给大模型。在练习时，建议尝试将代码中的示例替换为你自己的业务场景，例如构建一个基于企业私有文档的智能客服系统，通过实战演练来巩固 Agent 的编排逻辑和 SpringAI 的配置细节。