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

├─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
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发布:2026-04-11 更新:2026-04-11 68
资源分类 Java
资源存放 百度网盘
资源价格 限时5学分 VIP全站免费下载
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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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