mksz980-Java转 AI高薪领域必备-从0到1打通生产级AI Agent开发

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├─第1章开课准备
│ 1-1 课程导学.mp4
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├─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
│ 5-2 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
│ 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
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├─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
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├─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
│ 8-2 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
│ 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
│
├─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
│ 9-2 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
│ 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
│
├─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
│ 14-2 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
│ 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
│
└─第15章课程回顾与展望
15-1 课程总结回顾与展望.mp4

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摘要：mksz980-Java转 AI高薪领域必备-从0到1打通生产级AI Agent开发，聚焦于Java开发者向人工智能领域转型的核心路径，通过系统化的知识体系、完整的工程实践以及真实业务场景的落地方案，帮助开发者构建从传统软件开发到AI智能应用开发的能力闭环。课程不仅覆盖大模型基础知识、提示词工程、向量数据库、RAG检索增强生成等关键技术，还深入讲解Agent架构设计、多工具协同调用、工作流编排以及生产环境部署优化等实战内容。随着AI技术加速渗透各行各业，掌握生产级AI Agent开发能力已成为开发者提升竞争力的重要方向。通过完整的项目驱动学习模式，开发者能够快速理解AI应用开发的底层逻辑，建立面向企业级场景的解决方案能力，实现从代码实现到产品落地的全面升级。在高薪岗位需求持续增长的背景下，系统掌握AI Agent开发技术，不仅意味着技术栈的扩展，更代表职业发展空间与行业价值的全面提升。

AI转型路径规划解析

人工智能时代的到来正在重塑软件开发行业的技术格局，越来越多企业开始将大模型能力融入业务系统之中。对于拥有丰富后端开发经验的Java工程师而言，转向AI开发不仅是技术升级的选择，更是职业发展的重要机遇。mksz980-Java转 AI高薪领域必备-从0到1打通生产级AI Agent开发围绕这一趋势构建完整学习体系，为开发者提供清晰的成长路线。

传统Java开发强调业务逻辑处理、数据库设计以及系统架构能力，而AI应用开发则进一步要求开发者掌握模型调用、上下文管理以及智能决策机制。课程通过循序渐进的教学模式，将复杂的AI技术拆解成易于理解的知识模块，使开发者能够在已有基础上快速完成技术迁移。

从学习路径设计来看，课程首先帮助学员理解大模型的发展历程与技术原理，然后逐步深入提示词工程、Embedding向量化、知识库构建以及Agent工作机制等核心内容。这样的结构能够有效降低学习门槛，避免盲目接触复杂概念所带来的困惑。

在职业规划层面，AI Agent开发已成为众多互联网企业和数字化企业重点布局的方向。掌握相关技术后，开发者不仅可以胜任AI应用工程师岗位，还能够参与企业智能化转型项目，从而获得更广阔的发展空间与更高的职业价值。

核心技术体系全面构建

AI Agent开发并非简单调用大模型接口，而是涉及完整的技术生态与工程体系。课程深入讲解大模型API调用机制，帮助开发者理解模型输入输出流程以及上下文管理方式，为后续复杂应用开发奠定坚实基础。

提示词工程作为提升模型效果的重要手段，是课程重点讲解内容之一。通过大量案例分析，开发者能够掌握角色设定、任务拆解、思维链设计以及结构化输出等技巧，从而有效提升模型响应质量与业务适配能力。

知识库问答系统建设同样是生产级AI应用的重要组成部分。课程围绕向量数据库、Embedding模型、文本切分策略以及检索优化方案展开讲解，使开发者能够构建具备企业知识管理能力的智能问答平台。

在RAG技术模块中，课程详细解析检索增强生成架构原理，通过引入外部知识提升模型回答准确率。开发者能够掌握从文档导入、向量存储到召回排序的完整流程，解决大模型知识时效性不足的问题。

此外，课程还涵盖多模型协同、函数调用以及工具链集成等前沿内容。通过这些技术能力的融合，开发者能够设计更加智能和灵活的Agent系统，实现复杂业务流程的自动化处理。

生产级Agent开发实践

AI Agent真正的价值体现在实际业务场景中的应用能力。课程通过多个企业级项目案例，引导学员从需求分析开始，逐步完成Agent系统设计、开发与部署全过程，实现理论与实践的深度结合。

在Agent架构设计部分，课程详细讲解任务规划、记忆管理、工具调用以及执行反馈等关键环节。通过合理的模块划分与流程设计，开发者能够构建具备自主决策能力的智能代理系统。

工作流编排是生产环境中的重要能力。课程结合主流框架与实际案例，介绍多步骤任务执行机制以及复杂流程控制方法，使Agent能够按照既定规则完成多阶段业务任务。

为了提高系统稳定性与执行效率，课程还深入分析缓存机制、并发处理、限流策略以及异常恢复方案。通过这些工程化实践经验，开发者能够构建真正适用于企业生产环境的AI应用系统。

在项目实战过程中，学员将接触智能客服、知识库助手、数据分析助手以及办公自动化Agent等典型场景。通过完整项目开发训练，逐步形成独立设计和实现AI解决方案的能力。

高薪能力成长价值提升

随着人工智能产业持续发展，企业对于既懂传统开发又掌握AI技术的人才需求不断增长。相比单纯的后端开发岗位，具备AI Agent开发能力的工程师往往拥有更强的市场竞争力和更高的薪资水平。

课程不仅关注技术知识传授，更强调解决实际问题的能力培养。通过真实业务案例驱动学习，开发者能够理解企业项目中的技术选型逻辑以及落地实施方法，快速适应实际工作需求。

对于希望晋升架构师或技术负责人岗位的开发者而言，掌握AI Agent开发技术能够显著拓宽技术视野。通过融合人工智能与系统架构能力，可以在企业数字化转型项目中承担更加重要的角色。

从长期发展角度来看，AI技术已成为未来软件行业的重要基础设施。尽早建立AI开发能力，不仅能够顺应行业趋势，还能够持续积累核心竞争优势，在未来技术变革中占据主动地位。

通过系统学习生产级AI Agent开发，开发者能够完成从传统编码执行者向智能系统设计者的身份转变，实现技术能力、项目经验以及职业价值的全面提升，为未来高质量发展奠定坚实基础。

总结：

mksz980-Java转 AI高薪领域必备-从0到1打通生产级AI Agent开发围绕AI时代开发者成长需求展开设计，覆盖大模型应用、提示词工程、RAG知识库、Agent架构以及生产级项目实战等关键内容，帮助Java开发者建立完整的人工智能开发能力体系，实现从传统软件开发到智能应用开发的顺利转型。

通过系统学习与项目实践相结合的方式，开发者不仅能够掌握前沿AI技术，更能够获得企业级应用落地经验。面对快速发展的人工智能产业，具备生产级AI Agent开发能力的人才将拥有更加广阔的发展前景和更具竞争力的职业机会。

本文由nayona.cn整理

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