mksz981-多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体

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├─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
│ 1-2 准备工作：安装ApiFox.mp4
│ 1-3 准备工作：配置阿里大模型广场的ApiKey.mp4
│ 1-4 准备工作：百度地图API秘钥(AK).mp4
│ 1-5 准备工作：安装Nacos 3.mp4
│ 1-6 仿Manus能自主决策的框架：Jmanus.mp4
│ 1-7 具备ReAct核心能力的框架：AgentScope.mp4
│
├─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
│ 2-2 大模型的信息分析器：Transformer层.mp4
│ 2-3 大模型的大脑中枢：自注意力机制.mp4
│ 2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢.mp4
│ 2-5 大模型是弹药库，智能体则是武器.mp4
│
├─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
│ 3-2 困境解决方案：函数调用( Function Calling ).mp4
│ 3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟.mp4
│ 3-4 更优的困境解决方案： MCP.mp4
│ 3-5 对比Function Calling，MCP的不同.mp4
│ 3-6 体验MCP：Jmanus配置MCP服务.mp4
│ 3-7 具有专业知识的Agent Skills.mp4
│ 3-8 工具调用最强组合：Agent Skills+MCP.mp4
│ 3-9 搞定复杂活儿，得靠多个Agent协作.mp4
│ 3-10 多Agent跨部门协作：A2A协议.mp4
│ 3-11 主流的多Agent开发框架.mp4
│ 3-12 多Agent的核心执行流程.mp4
│
├─第4章 SpringAI 1.1 实现 MCP+A2A
│ 4-1 以bom方式导入SpringAI Alibaba依赖.mp4
│ 4-2 导入MCP依赖.mp4
│ 4-3 MCP能连接万物的原因：通信的分层设计.mp4
│ 4-4 MCP的通信：SSE实时传输.mp4
│ 4-5 创建MCP工具.mp4
│ 4-6 将MCP工具注册到MCP服务.mp4
│ 4-7 线程不会被卡住：WebFlux框架.mp4
│ 4-8 Jmanus导入SpringAI自定义的MCP服务.mp4
│ 4-9 SpringAI Alibaba 1.1 以bom方式导入依赖.mp4
│ 4-10 SpringAI 1.1 整合MCP.mp4
│ 4-11 SpringAI 1.1 A2A的3个核心组件.mp4
│ 4-12 SpringAI 1.1 MCP注解：全新的MCP实现.mp4
│ 4-13 SpringAI 1.1 A2A的服务注册.mp4
│ 4-14 SpringAI 1.1 A2A的服务发现.mp4
│ 4-15 SpringAI 1.1 A2A的元数据AgentCard.mp4
│ 4-16 测试 SpringAI 1.1 实现的 A2A 协议.mp4
│
├─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
│ 5-2 团队成员：路线制定专员Agent.mp4
│ 5-3 团队成员：行程规划经理Agent.mp4
│ 5-4 团队成员：费用统筹管家Agent.mp4
│ 5-5 Agent团队和大模型的无缝协作.mp4
│ 5-6 百度地图MCP提供的工具体系全景.mp4
│
├─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
│ 6-2 SpringBoot整合SpringAI Alibaba.mp4
│ 6-3 和大模型互动的中枢：ChatModel对象.mp4
│ 6-4 和大模型互动的窗口：ChatClient对象.mp4
│ 6-5 ChatClient流式响应获取数据 (SSE).mp4
│ 6-6 SpringAI 1.1 正式进入Agent自主决策时代.mp4
│ 6-7 SpringAI 1.1 组建旅游规划的Agent团队.mp4
│ 6-8 SpringAI 1.1 Agent团队协同合作.mp4
│ 6-9 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（1）.mp4
│ 6-10 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（2）.mp4
│ 6-11 MCP客户端连接MCP服务端.mp4
│ 6-12 大模型调用本地自定义的MCP服务.mp4
│ 6-13 RAG只是一个过渡阶段吗？.mp4
│ 6-14 长下文能取代RAG吗？.mp4
│ 6-15 测试AgentScope的Agent运行.mp4
│
├─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
│ 7-2 搭建工作流的记忆中枢：OverAllState.mp4
│ 7-3 搭建工作流的框架蓝图：StateGraph.mp4
│ 7-4 搭建工作流的执行单元：NodeAction.mp4
│ 7-5 搭建工作流的流程顺序：Edge.mp4
│ 7-6 编译及运行工作流.mp4
│ 7-7 图形化展示工作流.mp4
│ 7-8 Flux就是装载SSE流式数据的容器.mp4
│ 7-9 Flux包装SSE返回给前端展示打字机输出效果.mp4
│ 7-10 SpringAI Alibaba1.1的Graph引擎.mp4
│ 7-11 SpringAI 1.1的工作流状态更新.mp4
│ 7-12 基于Graph搭建旅游规划工作流.mp4
│ 7-13 总结Agent和Graph分别构建的工作流.mp4
│
├─第8章 Jmanus 懂思考、会规划、一步步动手完成任务。
│ 8-1 多Agent设计思路角色分工.mp4
│ 8-2 多Agent设计思路冲突协商.mp4
│ 8-3 多Agent设计思路 SOP管理机制.mp4
│ 8-4 Manus多Agent的技术架构.mp4
│ 8-5 Manus是自主决策的AI Agent.mp4
│ 8-6 OpenManus复刻Manus的架构思路.mp4
│ 8-7 PlanAct是全局流程规划的主管.mp4
│ 8-8 ReAct是灵活应变的基层执行者.mp4
│ 8-9 JManus的文件架构以及Prompt提交入口.mp4
│ 8-10 JManus的核心：计划协调器.mp4
│ 8-11 JManus向大模型请求计划创建.mp4
│ 8-12 根据计划类型创建不同的执行者.mp4
│ 8-13 不同的执行者调用不同的执行流程.mp4
│
├─第9章 Docker 部署分布式 Agent 搞定旅游规划
│ 9-1 AgentScope搭建工程化的分布式Agent协同.mp4
│ 9-2 分布式Agent自主旅游规划的架构思路.mp4
│ 9-3 SpringBoot 4 和 AgentScope 的整合.mp4
│ 9-4 创建不同节点的ReAct Agent.mp4
│ 9-5 主管Agent自主分解复杂任务.mp4
│ 9-6 自主分解任务的关键：PlanNotebook.mp4
│ 9-7 计划和执行中的事件拦截：Hook.mp4
│ 9-8 主管Agent分发任务给相应Agent.mp4
│ 9-9 团队成员的智能体卡片注册到Nacos.mp4
│ 9-10 远程Agent封装为工具执行子任务.mp4
│
├─第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作
│ 10-1 Agent的牛马小弟：SubAgent.mp4
│ 10-2 Agent Skills就是个专属工作流.mp4
│ 10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程.mp4
│ 10-4 Skills的渐进式加载机制.mp4
│ 10-5 Skills的文件结构标准.mp4
│ 10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程.mp4
│ 10-7 SpringAI 1.1.2实现Agent装载Skills.mp4
│
├─第11章 MCP+A2A，助力旅游规划团队协作
│ 11-1 回顾AgentScope旅游规划的整体架构.mp4
│ 11-2 测试团队成员基于A2A协议注册到Nacos.mp4
│ 11-3 测试主管Agent基于A2A协议获取团队成员.mp4
│ 11-4 测试主管Agent调动团队成员执行任务.mp4
│ 11-5 获取百度地图MCP服务端的工具列表.mp4
│ 11-6 路线制定专员Agent挂载百度地图MCP.mp4
│ 11-7 主管Agent自主分发任务给远程相应的成员.mp4
│ 11-8 人工介入修改主管Agent制定的计划.mp4
│
├─第12章专属SubAgent, 处理旅游规划专业Skills
│ 12-1 行程规划经理挂载Skills.mp4
│ 12-2 有限预算内规划精彩旅行的Skills.mp4
│ 12-3 表格制作Skills.mp4
│ 12-4 Skills实现Agent工具的渐进式加载.mp4
│ 12-5 景点推荐SubAgent执行景点推荐任务.mp4
│
├─第13章旅游规划优化，监控，部署
│ 13-1 敏感资源处理方案.mp4
│ 13-2 主管Agent暴露和用户交互的接口.mp4
│ 13-3 docker搭建Agent跟踪和Token消费分析.mp4
│ 13-4 旅游规划Agent团队集成Agent追踪观测.mp4
│ 13-5 测试主管Agent接收Prompt及结构化输出.mp4
│ 13-6 旅游规划打印出Agent的深度思考.mp4
│ 13-7 测试路线制定专员规划最优驾车路线.mp4
│ 13-8 课程总结.mp4
│
└─代码
AITripPlan-master.zip

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摘要：mksz981-多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体，旨在通过多智能体协作、技能模块化管理以及先进的 SpringAI 框架，实现高效、自主、可扩展的决策系统。本文首先概述了该系统的核心架构和设计理念，阐释多 Agent 协作在复杂任务中的优势，展示技能模块的灵活调用与自我优化能力，并深入分析 SpringAI 提供的智能调度与决策支持功能。通过具体应用示例与技术解析，本文揭示了 mksz981 系统在自主决策、任务分配、资源优化以及动态适应性方面的巨大潜力。同时，文章探讨了系统在工业、金融、智慧城市等多领域的应用前景，为智能体研发者和企业提供了可行的实施路径与技术指导。

1、多智能体架构设计

多智能体架构是 mksz981 系统的核心支撑，它通过分布式设计实现任务的并行处理和高效协作。每个智能体拥有独立的决策模块，可以根据自身感知和外部信息做出即时反应。智能体之间通过信息共享和协作机制，确保整个系统在复杂场景下依然保持稳定和高效。

在任务分配层面，多智能体架构能够根据任务特性和智能体能力，动态优化资源分配。通过实时调度算法，每个智能体可以接收最适合自身的任务，避免资源浪费和性能瓶颈。此设计大幅提升了系统在大规模任务处理中的吞吐量。

此外，多智能体架构还具备自适应学习能力。随着任务执行的积累，每个智能体可以通过反馈机制优化自身策略，提升整体系统的决策准确性和响应速度。这种架构不仅支持短期任务高效完成，也为长期智能演化奠定了基础。

2、技能模块化管理

技能模块化是 mksz981 系统实现灵活决策的重要手段。每个智能体可加载多个独立技能模块，根据不同任务需求选择调用相应技能。这种模块化设计大幅提升了智能体的功能扩展性，使其能够应对多样化和复杂的任务场景。

技能模块不仅具备独立执行能力，还可以在多个智能体之间共享。共享机制保证了经验积累与技能复用，提高系统整体的知识传承效率。同时，通过模块化接口，开发者可以快速添加新技能或更新现有技能，而不影响系统的整体运行。

在实际应用中，技能模块化管理还能实现智能体的自我优化。系统能够根据任务完成效果，对技能使用策略进行实时调整。例如，当某项技能在特定环境下表现优异，系统会优先调用，从而提升整体任务完成效率和决策准确率。

3、SpringAI 决策支持

SpringAI 提供了强大的智能调度和决策支持功能，是 mksz981 系统实现自主决策的关键技术支撑。它通过统一框架协调多智能体运行，确保任务调度、数据处理和策略更新的高效执行。SpringAI 的决策引擎能够实时分析任务优先级、智能体状态以及外部环境变化，生成最优执行方案。

在系统集成方面，SpringAI 提供丰富的接口和工具，支持智能体与外部数据源、业务系统无缝连接。通过这些接口，智能体可以获取实时信息，调整自身策略，并与其他智能体协同完成复杂任务。这种集成能力极大增强了系统在动态环境下的适应性。

同时，SpringAI 的决策支持还体现在自学习能力上。系统可以通过历史任务数据和执行结果，不断优化决策模型，提升智能体在未知场景下的判断和执行能力。这种能力使 mksz981 系统能够在长期运行中持续进化，实现真正的自主智能化。

4、应用场景与实践

mksz981 系统在工业自动化中具有显著优势。通过多智能体协作，工厂生产线可以实现高效调度和实时优化。例如，智能体能够根据生产任务和设备状态，动态分配工作负载，提高生产效率并减少能耗。

在金融领域，系统可以支持自动化交易、风险管理和市场分析。多智能体在实时数据分析和决策中协同工作，使交易策略更加灵活精准。技能模块化和 SpringAI 的决策引擎共同作用，确保在复杂市场环境下，系统能够快速响应和调整策略。

智慧城市建设中，mksz981 系统可实现交通管理、环境监测和公共服务优化。智能体通过实时数据感知和跨模块协作，动态调整资源分配，实现城市运行的高效和可持续发展。此外，系统的可扩展性保证了在城市规模扩张或功能升级时的平稳过渡。

总结：

mksz981-多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体，通过多智能体架构、技能模块化和 SpringAI 决策支持，实现了高效、自主和可扩展的智能决策能力。系统不仅能够在复杂任务中保持稳定和高效，还能通过自适应学习不断优化策略和技能使用。

结合工业、金融和智慧城市等应用场景，mksz981 系统展示了广阔的应用前景和技术价值。其模块化、协作化和智能化特性，为未来自主决策系统的发展提供了可靠参考和实践经验。

本文由nayona.cn整理

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