📚 详细目录

温馨提示：

以下课程目录不是固定的，后面根据框架版本的变更，或者课程内容的升级，学习目录可能也会有变更，具体以最新课程为准。

第一阶段：AI基础与大模型认知

  1. 为什么 Java 程序员必须关注 AI 应用开发？
  2. 大模型的相关认知
  3. 传统开发与 AI 应用开发区别
  4. 国内外主流大模型介绍
  5. AI 应用架构全景
  6. 第一个 AI 应用代码

第二阶段：Spring AI快速入门

  1. Spring AI 整体概述
  2. Spring AI 核心组件之 ChatClient
  3. Spring AI 核心组件之 PromptTemplate
  4. Spring AI 核心组件之 ChatMemory
  5. Spring AI 核心组件之 VectorStore
  6. Spring AI 核心组件之 Advisor
  7. Spring AI 核心组件之 Tool Calling

第三阶段：提示词工程

  1. Prompt 整体概述
  2. Prompt 技巧（1）
  3. Prompt 技巧（2）
  4. 结构化输出与安全控制
  5. 企业 Prompt 设计

第四阶段：上下文工程

  1. 上下文工程整体概述
  2. 上下文管理与 Token 治理
  3. 超长上下文治理
  4. 企业级上下文设计
  5. 上下文质量评估

第五阶段：Tool Calling

  1. Tool Calling 整体概述
  2. Spring AI 中的 Tool Calling 架构
  3. Tool Calling 中的 Prompt 设计
  4. Tool Calling 异常与容错处理
  5. Tool Calling 中的工具设计原则

第六阶段：MCP

  1. MCP 整体概述
  2. MCP 架构组成
  3. Spring AI 集成 MCP
  4. MCP 三种通信方式
  5. MCP 的权限与安全控制
  6. MCP 与 RAG

第七阶段：RAG

  1. RAG 整体概述
  2. 第一个 RAG 例子
  3. 文档解析
  4. 文档分块策略（1）
  5. 文档分块策略（2）
  6. Embedding 模型
  7. 相似度计算
  8. Milvus 向量数据库
  9. Milvus 索引优化
  10. RAG 召回率优化
  11. Query 优化（1）
  12. Query 优化（2）
  13. 混合检索
  14. RRF 和 Rerank
  15. RAG 性能优化
  16. 企业知识库实战（1）
  17. 企业知识库实战（2）
  18. 企业知识库实战（3）
  19. 企业知识库实战（4）
  20. 企业知识库实战（5）
  21. 企业知识库实战（6）
  22. 企业知识库实战（7）
  23. 企业知识库实战（8）
  24. 企业知识库实战（9）
  25. 企业知识库实战（10）
  26. 企业知识库实战（11）

第八阶段：Workflow

  1. 为什么需要 Workflow？
  2. Workflow 的三种形态
  3. Workflow 的核心概念
  4. Dify Workflow 快速入门
  5. Workflow、Chatflow 与变量传递
  6. 参数提取与问题分类
  7. 条件分支与流程路由
  8. Dify 知识库检索与 RAG 节点（1）
  9. Dify 知识库检索与 RAG 节点（2）
  10. HTTP、Tool、Code 与 Template 节点
  11. Iteration、Loop 与批量处理（1）
  12. Iteration、Loop 与批量处理（2）
  13. 人工审核与异常处理
  14. Dify 企业工单 Workflow 完整实战（1）
  15. Dify 企业工单 Workflow 完整实战（2）
  16. Dify 企业工单 Workflow 完整实战（3）
  17. Dify 企业工单 Workflow 完整实战（4）
  18. Spring AI Alibaba Graph 快速入门
  19. OverAllState 与状态管理
  20. NodeAction 节点设计
  21. Edge 与条件路由
  22. 并行分支、循环与子图
  23. Checkpoint 与人工介入
  24. Graph 企业工单 Workflow 完整实战（1）
  25. Graph 企业工单 Workflow 完整实战（2）

第九阶段：Agent

  1. 为什么需要 Agent？
  2. Agent 的选型判断
  3. ReAct 模式原理
  4. Spring AI Alibaba Agent 介绍
  5. 第一个 ReactAgent
  6. Agent 接入 Tool
  7. Agent State 与结构化输出
  8. Agent 短期记忆
  9. Agent 上下文工程
  10. Agent 接入 RAG 与 MCP
  11. Hook 与 Interceptor
  12. Agent 异常、终止与幂等
  13. Human-in-the-Loop 人工审核
  14. 为什么需要 Multi-Agent？
  15. Multi-Agent 基础编排模式
  16. Supervisor、Agent Tool 与 Handoffs
  17. Agent Framework 与 Graph 组合
  18. A2A 与分布式 Agent
  19. 单 Agent 智能工单助手
  20. 高风险工单执行 Agent
  21. Multi-Agent 智能客服系统
  22. Multi-Agent 动态编排
  23. Multi-Agent 高风险闭环
  24. Agent 可观测、评估与生产治理

第十阶段：Agent Skills

  1. Agent Skills 快速入门
  2. Skills 与现有 AI 能力的关系
  3. Agent Skills 基本结构
  4. 第一个 Agent Skill 实战
  5. Skills 发现与加载机制
  6. Skills 的资源体系
  7. Skills 触发机制与 Bad Case
  8. Skills 与 ToolCalling 协同
  9. Skills 与 MCP 协同
  10. Skills 与 RAG 协同
  11. Multi-Skills 多技能协作
  12. Skills 生态、安装与快速创建
  13. Agent Skills 安全治理

第十一阶段：FDE

  1. FDE 岗位概述与角色定位
  2. FDE 核心能力模型
  3. 客户背景与利益相关方分析
  4. 基于客户原始需求快速制作原型
  5. 基于原型反馈的问题校准
  6. 核心场景的流程、系统与数据盘点
  7. 场景筛选与项目价值评估
  8. To-Be 流程与解决方案输出
  9. PoC 项目搭建与最小链路
  10. 会话与流式交互
  11. 金融数据统一接入层
  12. 金融 MCP Server 开发
  13. MCP 注册中心与调用网关
  14. AI 客户端接入 MCP Gateway

已更新 130+ 节，目前还在嗷嗷更新中……

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