课程介绍
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课程目录
阶段一 认知重构与工程基座 —— 从传统 Java 开发迈向 AI 原生架构
第 1 课：企业 AI 应用形态、技术趋势与工程能力建设
第 2 课：技术选型与生态边界
第 3 课：Java AI 新兴技术与工具生态
第 4 课：Spring AI 核心组件详解
第 5 课：LangChain4j 编程模型与 AI Services
第 6 课：结构化输出与模型封装基础
第 7 课：多模型接入与参数配置
第 8 课：异常处理与配置隔离
第 9 课：Spring Boot AI Service 封装规范
阶段二 精密控制与能力加固 —— 实现 AI 输出的确定性与工业化治理
第 10 课：Prompt 模板化与参数注入
第 11 课：业务规则注入与输出格式约束
第 12 课：Prompt 版本化与配置化管理
第 13 课：结构化输出与 Java DTO 映射
第 14 课：会话历史管理与上下文裁剪
第 15 课：Agent、Harness Engineering、MCP、Skills 综合实践
阶段三 知识赋能与深度增强 —— 打造企业级私有化知识库
第 16 课：RAG 架构总览与企业落地策略
第 17 课：Spring AI RAG 路线详解
第 18 课：LangChain4j RAG 路线与分层架构设计
第 19 课：企业文档处理与元数据设计
第 20 课：切分策略与 Embedding 流程
第 21 课：检索策略与重排序优化
第 22 课：RAG 评测指标体系构建
第 23 课：企业级 RAG 治理与风险管控
阶段四 行动进化与链路编排 —— 驱动 Agent 跨系统执行与多步骤协作闭环
第 24 课：Java Tool 定义与基础规范
第 25 课：企业系统集成与权限控制
第 26 课：Tool 设计模式与生产优化
第 27 课：MCP 协议与 Java SDK
第 28 课：Agent 工作流编排基础
第 29 课：Spring AI Alibaba Agent 框架与长链路治理
阶段五 架构升维与标准沉淀 —— 设计基于 SPEC/SDD 规范的智能体平台
第 30 课：AIOps 智能 Agent 平台 SPEC 体系与组件规范
第 31 课：AIOps 智能 Agent 平台架构设计与实现规范
阶段六 工业级交付与全生命周期运维 —— 完成从蓝图到 AIOps 系统的生产级跃迁
一、需求分析与 SPEC 定义
二、SDD 架构设计
三、核心功能实现
四、评测体系与治理
五、上线前准备与验证
六、评测实施与上线流程
七、上线验收与项目交付
