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

后端开发如何落地大模型？从 Agent 到 SpringAI 的全链路实战

对于 Java 后端工程师来说，单纯掌握 Prompt Engineering 或前端调用接口已经不够用了。本课程聚焦于后端开发场景，解决的是“如何利用 Spring 生态构建生产级的大模型应用”的问题。它不只教你怎么调用 API，而是教你如何把大模型的能力封装成服务，并利用 RAG（检索增强生成）解决幻觉问题，用 Agent（智能体）和 MCP（模型上下文协议）实现自动化工作流。如果你负责企业级系统的开发，或者想转型做 AI 后端架构，这门课能帮你补齐“Java + AI”的技术拼图。

适合什么基础？建议重点看哪里

这门课对基础有一定要求，建议读者具备 Spring Boot 开发经验，熟悉 RESTful API 设计。如果对大模型概念比较陌生，建议先快速扫过 Agent 和 RAG 的基础原理；如果你已经是资深后端，建议直接跳过环境搭建，重点看 SpringAI 的配置模块以及 Agent 与 MCP 的交互逻辑。资料包中包含的代码工程是核心，不要只看视频，要对照着把本地环境跑通，尤其是“代码介绍&应用启动”这一章，是后续所有功能调试的基础。

学完能做什么？资料怎么用

学完这门课，你不仅能独立搭建一个基于 SpringAI 的智能问答系统，还能掌握如何设计 MCP 协议来扩展大模型的工具调用能力，以及如何通过 Skill 技能模块实现特定业务的自动化处理。建议将资料包中的源码作为模板，尝试替换其中的 Prompt 或数据源，去解决你实际工作中的某个小痛点。先跑通 Demo，再结合自身业务场景进行二次开发，这才是把课程价值最大化的正确方式。