如果你是一名写了几年 Java 的后端，最近在考虑往 AI 方向靠，但看到招聘 JD 上写「熟悉 LangChain」「有 Agent 开发经验」就有点发怵——这门课值得你花时间看一眼。它不是那种从 Python 讲起的通用 AI 入门，而是默认你已经会 Java，直接把 AI Agent 开发接到你现有的技术栈上。

它解决的是什么工作场景

这门课瞄准的场景很具体：公司要做一个能调用内部接口、能查数据库、能多步骤处理任务的智能体，而你被安排来做这个。真正的难点不在「调一次大模型 API」，而在于——工具怎么编排、多轮对话状态怎么管、工作流分支怎么控制、模型是走公有云还是私有化部署、出了问题怎么排查。课程围绕这些落地问题展开，而不是停留在「让模型讲个笑话」的演示层面。

换句话说，它针对的是从 Demo 到生产之间那段最容易卡住的路。很多 Java 开发者卡在这里：能跑通一个问答，但一旦要接入真实业务、要稳定、要可维护，就不知道怎么下手。

学完能独立做什么

  • 用 Spring AI Alibaba Graph 搭出一套带分支、带循环、带状态管理的工作流 Agent，而不是把所有逻辑塞进一个 while 循环里；
  • 把大模型私有化部署到自己的环境里，接上内部数据，控制成本和数据边界；
  • 理解低代码平台那套思路，知道什么场景该自己写、什么场景可以配置化；
  • 能对技术选型说出理由——为什么是这套框架，而不是别的，面试和评审时用得上。

其中框架的深度解析是课程相对稀缺的部分。Spring AI Alibaba 这块的公开资料不多，能成体系讲清楚图结构编排的内容更少，这也是它区别于泛泛 AI 课的地方。

资料适合什么基础

需要你具备扎实的 Java 和 Spring 使用经验，能看懂注解、依赖注入、Maven 依赖这些常规操作。不需要你有机器学习背景，课程不涉及训练模型、调参、推导公式这些内容——它做的是「用模型」，不是「造模型」。

如果你完全没有 Java 基础，或者指望学完就能转算法岗，这门课不对路。它的定位是 AI 应用工程，不是算法研究。转行者需要评估一下：你是想进入 AI 应用开发这个岗位，还是想做模型本身？前者匹配，后者不匹配。

怎么用这份资料效率更高

建议不要顺着章节平均用力。先看技术选型和架构那部分，把「为什么是这套框架」的逻辑吃透，这是后面所有实操的地基。然后挑一个和你当前工作最接近的场景跟着做一遍，哪怕是简化版。私有化部署那块可以放到最后，等前面对 Agent 结构有感觉了再回来啃，理解成本会低很多。

配套素材里有框架说明和实操演示，动手时对着敲比自己空想有效。看完一章就试着不看资料复现一遍核心流程，卡住的地方往往就是没真懂的地方。

最后说一句克制的判断：这门课的价值在于帮你把 Java 经验和 AI 应用开发接起来，省掉自己摸索框架和踩坑的时间。但决定你能不能拿到机会的，仍然是你有没有真的做出过能跑、能维护的东西。课给你路径，活儿还得自己练。

课程目录
第2章 技术选型与架构筑基：为什么是Spring AI Alibaba Graph？7 集
  • 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6 集
  • 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2 集
  • 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2 集
  • 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7 集
  • 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5 集
  • 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3 集
  • 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16 集
  • 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9 集
  • 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14 集
  • 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7 集
  • 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18 集
  • 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9 集
  • 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 集
  • 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12 集
  • 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]