为什么 Java 开发者适合直接切入 AI 应用层？

对于大多数 Java 开发者而言，面对 AI 浪潮往往陷入两难：想转行又怕从零学习 Python 成本太高，想留在原有技术栈又担心被边缘化。这门课程的核心逻辑，正是为了打通这条“不换语言、只换思路”的转型路径。它没有停留在理论层面，而是直接选取了企业级应用中最具代表性的两个场景——“Agent 库存调拨优化系统”与“Agent BI 报表问答系统”。通过这两个实体项目，你将深入理解 Spring AI、Graph 以及 LLM（大语言模型）在真实业务中的落地方式。这对于已经具备一定 Java 基础的职场人来说，是最具确定性的技能增量方式，避免了重新学习新语法的沉没成本。

学习门槛与内容取舍

本课程的学习门槛适中，前提是你需要熟悉 Java 基础语法以及 Spring Boot 的基本开发流程。如果你连基本的依赖注入和 MVC 架构都感到陌生，建议先补齐后端基础，再切入本门课程。内容设计上，课程摒弃了枯燥的算法推导，专注于“怎么用”。你会接触到智能体的核心机制，包括上下文管理、工具调用（Function Calling）以及基于图结构的逻辑编排。这些是目前 AI 应用开发中最具实战价值的技能点。建议你先从“库存调拨”模块入手，这部分内容更侧重逻辑闭环和业务规则的结合；待对 Agent 的工作流有基本感知后，再进入“BI 报表问答”模块，这部分涉及更复杂的数据交互和语义解析，难度稍高，但更能体现技术深度。

学完能独立交付什么？

完成本课程的学习与练习后，你应当具备独立构建中小型 AI 智能体系统的能力。具体而言，你能够利用 Spring AI 框架，将 LLM 能力集成到现有的 Java 业务系统中，实现原本需要人工介入或复杂代码逻辑才能完成的自动化任务。例如，你可以开发出一个能理解自然语言指令、自动查询数据库并生成可视化报表的助手；或者构建一个能根据实时库存数据，智能推荐调拨方案的业务引擎。更重要的是，你掌握了“AI 赋能原有业务”的方法论。这意味着你不需要辞职去互联网大厂卷算法，而是在现有工作中，通过引入 AI 技术优化流程、提升效率，从而建立不可替代的技术护城河，实现职业薪资的实质性突破。

资料包的使用策略

手中的资料包是你从“看懂”到“会用”的关键桥梁。请不要只把视频当作演示材料，而应将其作为操作手册。首先，务必在本地复现资料中的项目结构，亲手跑通一遍库存调拨的全流程，观察代码是如何驱动 AI 做出决策的。其次，重点阅读资料中关于 Spring AI 配置和 Graph 节点定义的文档，尝试修改参数，观察输出结果的变化，这是理解底层原理最高效的方式。最后，鼓励你基于学到的模式，尝试改造一个你目前工作中实际存在的痛点模块，哪怕只是一个简单的脚本或查询助手。只有通过真实的代码实践，这些技术资料才能内化为你的肌肉记忆，真正转化为求职或晋升时的核心竞争力。

课程目录

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83 KB,  ) 2026-3-30 22:

01 上传 课程介绍： 本课程通过手把手教学 “ Agent库存调拨优化系统”与“Agent BI 报表问答系统”两大智能体，帮你系统掌握Spring AI、Graph、LLM 等技术，并驾驭开发智能体全流程。同时学会将 AI 赋能原有系统业务，实现原有业务降本提效。最终实现不切换技术栈，低成本转入火爆的AI应用开发领域，快速构建 AI 时代的技术护城河，实现职业高薪突破。 系统掌握 Spring AI+Graph+LLM 黄金技术栈，实现从 “不会” 到 “能落地” ，赋能原有业务 AI 提效 课程目录： ├─ 第1章 开课准备 │ 1-1 课程导学.mp4
 │ ├─ 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
 │ 5-10 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
 │ 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
 │ ├─ 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
 │ ├─ 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
 │ 8-10 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
 │ 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
 │ ├─ 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
 │ 9-10 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
 │ 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
 ├─ 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-

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
 │ 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
 │ ├─ 第15章 课程回顾与展望 │ 15-1 课程总结回顾与展望.mp4
 └─课程资料 │ Java开发者的AI高薪跳板：双项目打通生产级Agent开发.pdf
 │ Java开发者的AI高薪跳板：双项目打通生产级Agent开发.pptx │ ppt素材图片.zip
 │ └─源码 double-ai-agent.zip