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大模型AI Agent全栈应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI
帮你从零开始，系统掌握大模型核心技能——无需任何 AI 背景。结课后，你将准备好冲击当下科技圈增长最快的两大岗位：大模型应用开发工程师和 AI Agent 开发工程师。
1.代码介绍&应用启动
01.课程介绍+如何答疑.mp4
02.【重要】课程设计说明.mp4
03.重要说明+如何下载代码.mp4
04.代码目录结构&应用如何启动.mp4
2.大模型应用开发概述
05. Prompt是什么.mp4
06.行业趋势与岗位需求分析.mp4
07. 什么是大模型.mp4
08. 大模型的工作原理.mp4
09.Java 在大模型应用开发中的优势.mp4
10.大模型应用开发常用的平台.mp4
11.百炼介绍与基本使用.mp4
12.基于Ollama部署本地模型.mp4
13.大模型的局限性以及常见解决方案.mp4
14. LLM HelloWorld.mp4
3.提示词工程
15. 什么是Prompt.mp4
16. 如何设计Prompt？.mp4
17. 高阶Prompt优化方法.mp4
18. 结构化Prompt框架.mp4
19. Prompt评测方法.mp4
20. nof1提示词工程案例.mp4
21. 理解 OpenAI API.mp4
实践中的提示工程：设计、测试与优化AI提示词.pdf
4.SpringAl
22. Java中大模型调用的多种方式.mp4
23. 基于SSE实现大模型流式输出.mp4
24. LLM应用开发框架：LangChain.mp4
25. 接入Spring AI 与Spring AI Alibaba.mp4
26. 开发必备的Spring AI核心概念(上）.mp4
27. 开发必备的Spring AI核心概念(下）.mp4
28. Spring AI 核心特性：提示词工程.mp4
29. Spring AI 核心特性：流式输出.mp4
30. Spring AI 核心特性：提示词模板管理.mp4
31. Spring AI 核心特性：结构化输出（上）.mp4
32.Spring AI 核心特性：结构化输出（中）.mp4
33.Spring AI 核心特性：结构化输出（下）.mp4
34. Spring AI 核心特性：对话记忆.mp4
35. Spring AI 记忆管理技术：持久化记忆.mp4
36. Spring AI 核心特性：Advisor.mp4
37. Spring AI 核心特性：调用本地模型.mp4
5.LangChain4J
38. 初识LangChain4j.mp4
39. LangChain4J低层次API使用.mp4
40. LangChain4j高层次API使用.mp4
41. @AiService实现原理.mp4
42. LangChain4j中实现持久化记忆.mp4
43. Spring AI & Spring AI Alibaba & Langchain4j.mp4
6.Function Call
44. 什么是Function Call.mp4
45. 如何定义一个好的Function.mp4
46. 使用Spring AI做Function Call.mp4
47. Spring AI中的Tool Calling怎么实现的.mp4
48. 实战：仿PDD自动帮买家申请退款.mp4
7.MCP
49. 什么是MCP.mp4
50. 深入理解MCP技术原理.mp4
51. 如何接入MCP Server.mp4
52. 使用Spring AI开发MCP Server.mp4
53. 使用Spring AI开发MCP Client.mp4
54. Spring AI MCP调用实现原理.mp4
55. SSE MCP Server如何实现重连.mp4
56. 将MCP改造为HTTPS.mp4
57. MCP如何实现认证鉴权.mp4
58. 神奇的context-path.mp4
59. MCP调试工具.mp4
60. 如何跳过MCP的模型总结.mp4
61. 如何实现MCP工具过滤.mp4
62. MCP与其他协议的区别.mp4
MCP实战之道.pdf
8.RAG
63. 什么是RAG？.mp4
64. 深入理解RAG技术原理——索引构建.mp4
65.深入理解RAG技术原理——检索生成.mp4
66. 使用 LlamaIndex 构建一个简单的RAG系统.mp4
67. RAG的范式演进.mp4
68. 文档预处理（上）.mp4
69. 文档预处理（中）.mp4
70. 文档预处理（下）.mp4
71. 常见文档分片方式.mp4
72.Java中如何实现文档分片.mp4
73. 自定义支持父子分片的基于标题的分片器.mp4
74. 向量模型&向量数据库&向量存储.mp4
75. （选学）PostgresMlEmbeddingModel.mp4
76. 向量数据库如何选型？.mp4
77. （选学）如何使用离线向量模型.mp4
78. 索引构建流程（ETL）总结与查缺补漏.mp4
79. 检索增强生成.mp4
80. Spring AI 和 LangChain4J中文档处理功能对比.mp4
81. RAG优化技术：元数据过滤.mp4
82. RAG优化技术：问题改写.mp4
83. RAG优化技术：查询路由.mp4
84. RAG优化技术：查询构造.mp4
85. RAG优化技术：问题澄清.mp4
86. RAG优化技术：HyDE.mp4
87. RAG优化技术：混合检索(上）.mp4
88. RAG优化技术：混合检索(中）.mp4
89. RAG优化技术：混合检索(下）.mp4
90. RAG优化技术：重排序.mp4
91. RAG优化技术：Graph RAG（上）.mp4
92.RAG优化技术：Graph 92.RAG（下）.mp4
93. Spring AI中的Modular RAG支持.mp4
94. LangChain4J中的Modular RAG支持.mp4
95. 基于LangChain4J实现简单的RAG检索.mp4
96. Spring AI 和 LangChain4J的模块化RAG功能对比.mp4
97. 多模态RAG.mp4
98. 多模态RAG——对接多模态模型做图像识别.mp4
99.实战：多模态RAG智能问答系统（上）.mp4
100. 实战：多模态RAG智能问答系统（中）.mp4
101. 实战：多模态RAG智能问答系统（下）.mp4
AI连接外部资料库，让LlamaIndex带你阅读一本书.pdf
LLM+RAG学习指南.pdf
9.Agent
102. 什么是AI Agent？.mp4
103. 常用的Agent开发框架.mp4
104.Agent常用架构：ReAct Agent.mp4
105.React Agent的实现方式？.mp4
106. Alibaba-React Agent 初探.mp4
107. Alibaba-React Agent 核心组件.mp4
108. 如何给Agent增加持久化记忆.mp4
109. 深入理解 Alibaba-React Agent 原理.mp4
110. Agent常用架构：Plan and Execute Agent.mp4
111. Agent常用架构：Reflection Agent.mp4
112. Agent常用架构：Human in the Loop.mp4
113. Agent常用架构：Multi Agent.mp4
114. 使用AutoGen 构建一个代码生成器.mp4
115. Spring AI Alibaba中的多智能体支持.mp4
116. 多智能体协议——A2A.mp4
117. 实战一：手搓ReactAgent（非流式）.mp4
118. 实战一：手搓ReactAgent（流式）.mp4
119. 实战一（后续）：ReactAgent流式输出有问题？.mp4
120. 实战二：手搓ReflectionAgent.mp4
121. 实战三：手搓PlanExecuteAgent.mp4
122. 实战四：手搓Human in the Loop.mp4
10.上下文工程
123. 什么是Context，和Memory、Prompt、Token之间的区别？.mp4
124. 上下文太长会带来什么问题？.mp4
125. 什么是上下文工程？.mp4
126. 实战：Manus的上下文工程实践.mp4
11.Skill
127. 什么是Agent Skills，为什么需要他？.mp4
128. Skill的渐进式披露.mp4
129. 一些好用的Skills推荐.mp4
130. Claude Code中如何使用Skills.mp4
131. 实战：开发一个简历评估的Skill.mp4
132. 简历评估Skills讲解.mp4
133. SpringAI中如何使用Skill？（Agent）.mp4
134. SpringAI中如何使用Skill？（ChatClient）.mp4
Skills+OpenClaw：从零打造个性化AI助手.pdf
12.项目实战
135. 整体架构与功能点介绍.mp4
136. 项目运行说明.mp4
137. 智能对话：从需求分析到技术落地.mp4
138. 流式控制与任务管理.mp4
代码
LLMentor代码.rar
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( 浙网备33020302000026号 )
发表于 2026-10-6 10:17:35
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