这篇文章介绍了小傅哥耗时7个月开发的基于Spring AI框架的AI Agent智能体项目，包含38节课程（视频+文档），涵盖前后端+DevOps技术栈。项目从RAG到MCP，实现了企业级可编排的AI Agent智能体，提供可视化链路编排、多种执行设计模式、RAG和MCP开发能力等技术点。适合希望提升AI应用能力、增强核心竞争力的开发者，项目已部署上线并提供完整源码。

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沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😜

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大家好，我是技术UP主小傅哥。

这是一套综合前后端 + Dev-Ops，基于 Spring Ai 框架实现，Ai Agent 智能体。耗时7个多月，38节课程（视频+文档），从 RAG 到 MCP，再实现出互联网企业级，可编排的 Ai Agent 智能体，现已全部开发完成 + 部署上线。💐

这套项目，比互联网企业，起步的还早，完成的还快！

讲个我的经历；前年我在公司里分享了 OpenAi 的场景使用，实现了代码自动评审。去年又分享了 RAG、MCP（年尾刚开始发布 MCP 协议），告诉大家这类技术如何结合场景落地，领导说：“你研究的挺深呀！“。今年公司也开始成立一个虚拟组，来结合 AI + 业务，领导让我作为小组的技术指导。—— 这些年，这些技术，我一直走的很靠前，所以也有很多很多的机会。机会，等于晋升 + 涨薪😄

AI 不会替代研发，但是会给研发的能力进行加成，让研发在进行需求分析、工程设计、编码实现、单测编写、服务验证等场景时，都可以通过 AI 提效。但 AI 不会让研发更轻松，反而会有更多的工作量进来。不过，越往后来看，不会 AI 应用，不具备 AI 场景开发，肯定会缺少竞争力。

所以，小傅哥也一直在构建自己的技术体系完整度，形成自己的技术闭环，让自己在就业市场具备充足的竞争力。

扫码加入课程，获取项目代码

🧧 文末提供了本套项目的完整工程代码（8个），此外还有其他的业务项目+组件项目，共计17个全部可以获取。

我能学到什么？

首先，这是一整套从0到1，包含前后端 + DevOps 的综合实战项目，全程文档 + 视频，带着实现的 AI Agent 智能体项目。所以，你可以非常完整的学习到关于 AI Agent 智能体的全部内容，让你具备企业级项目开发能力。

• 积累 Spring AI 框架应用开发能力，同时 Alibaba 提供的 AI 框架，与此框架具有通用性（已有伙伴进入到阿里 AI 应用场景开发）。
• 掌握 AI Agent 开发能力，包括；顾问角色（RAG、记忆上下文）、MCP 工具服务、Model 对话模型（API）等。
• 学习 AI Agent 多类执行设计模式，包括；固定链路模式、动态决策模式、规划分析模式。学习后，可以自行设计其他类型执行模式。
• 拓展设计模式；规则树（组合模式），在复杂场景的运用。解决多类型数据加载和对话过程链路处理。
• 掌握一套可视化链路编排运用能力，通过前端页面的拖拉拽操作，完成 AI Agent 智能体的动态配置、加载和使用（非常丝滑）。
• 掌握 RAG、MCP 的开发能力，对 MCP 可以自己实现一套任意场景的客户端和服务端进行对接。如，你自己有一个Xxx商城，也可以对下单接口包装出下单-MCP服务。
• 基于 Spring 源码，自定义一套轻量任务执行器，把配置的 AI Agent 动态刷新到任务中心自动化执行。
• 积累应用设计经验，面向对象开发，在整个工程实现中，都有非常干净，清晰，具备高内聚，低耦合，有单一职责的逻辑体现。

适合哪些伙伴？

• 需要快速🔜写到简历，用于秋招/社招面试（可以只刷第3阶段，1周写到简历，2周完成学习）。
• 对 AI Agent 智能体感兴趣，但不知道如何自己实现一套的。
• 希望提高自己的架构设计思维，设计模式运用的。
• 增强核心竞争力，储备一些非业务的核心技术类知识的。

项目运行效果

本项目分为，用户端、管理端和服务端，服务端统一提供接口能力，管理端维护 AI Agent 智能体配置、用户端提供使用服务。

1. 登录界面

• 这一部分在数据库表增加了 admin_user 表，有配置登录账号和密码，可以简单做校验。

2. 管理界面

• 管理后台目前提供了，代理管理（拖拉拽编排方式配置智能体），资源管理（model、client、mcp、advisor、prompt）
• 数据分析、系统设置，是样例，你可以继续扩展你所需要的内容。

3. 代理管理

3.1 代理列表

• 这里的代理列表，就是通过拖拉拽配置的智能体。可以点击【查看】看到明细，也可以【新建】，还可以删除。
• 点击【加载】则是调用服务端，把数据加载到 Spring 容器，之后就可以使用了。

3.2 代理配置

• 当你点击一个代理配置，则会展示出拖拉拽的数据到页面上。这部分会从数据库读取，之后展示出来，全部可视化。
• 如果你点击了Save则会做出一份新的，之后对于旧的，你可以自己手动删除。

4. 资源管理

• 资源管理下，是配置一个智能体所需的各项资源信息，你可以在这里进行维护。如，MCP 工具管理。

5. 页面使用

5.1 对话交流

5.2 场景解析

5.3 监控分析

• 配置后的智能体，可以在智能体选择里进行获取使用。之后进行提问。
• 效果还不错，这里小傅哥验证了配置的智能体进行提问。

关于系统设计

本套系统设计，也是花费了非常大的心思。

1. 执行流程

在整个 Ai Agent 的实现中，小傅哥带着大家分析设计了4种方案，包括；固定执行的、循环执行的、智能分析决策的还有一个按照步骤规划的。这些流程都有适合于自己业务场景使用。在代码中也都有不同方案的实现，之后通过用户选择后进行动态化的策略调度。

2. 核心动作

2.1 数据装配

• 首先，以构建 AiClientNode 的对话客户端为目的，已经完成了相关的元素实例化步骤。本节这里要处理的是，顾问角色的构建，以及构建 AiClientNode 节点。
• 之后，AiClientNode 的构建，是关联了其他各项元素的，所以在构建时，需要在 AiClientNode 节点，从 Spring 容器通过 getBean 的方式，检索到对应的各项元素。

2.2 动态调度

• 这里会根据用户的请求，进行策略路由，找到所需的 Ai Agent 执行策略进行处理。这里小傅哥也有意加入不同的策略，让大家可以看到很多的 Ai Agent 设计思路。

2.3 执行策略（01）

• 以程序启动为开始，进行自动化装配。这个过程我们先把一些想预先启动的数据库中的 agent 配置所需的 client 客户端进行服务初始化。之后写入到 Spring 容器，方便在执行 Agent 时进行使用。前面有伙伴问，为什么把实例化的对象写入到 Spring 容器，这里就是原因
• 客户端（UI），进行 POST 接口请求，这个过程需要封装一个 SSE 流式响应的接口，让 Step 1~4 各个执行步骤，把过程信息写入到流式接口。这里要注意，需要给接口返回的对象添加上对应的类型（什么步骤、什么节点、什么过程），以便于反馈给用户 Agent 在做什么。

2.4 执行策略（02）

• 这是其中的一种 Ai Agent 执行策略方式，通过用户的提问进行分析、规划、列出执行步骤，之后依次执行。
• 所有的这些实现都有相应的代码，带着大家使用规则树框架清晰的实现出来。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

大模型全套学习资料领取

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心，从基础认知（AI大模型核心概念）到技能进阶（模型应用开发），再到实战落地（行业解决方案），每一步都标注了学习周期和核心资源，帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】