文档详情 ID: cmmv8r41c0dov6j885rq15p99 后台管理 慕课实战 - 多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体(前11章) 网盘资源 | 影盘社 file:11-8 人工介入修改主管Agent制定的计划.mp4 file:11-7 主管Agent自主分发任务给远程相应的成员.mp4 file:11-6 路线制定专员Agent挂载百度地图MCP.mp4 file:11-5 获取百度地图MCP服务端的工具列表.mp4 file:11-2 测试团队成员基于A2A协议注册到Nacos.mp4 file:11-4 测试主管Agent调动团队成员执行任务.mp4 file:11-1 回顾AgentScope旅游规划的整体架构.mp4 file:10-2 Agent Skills就是个专属工作流.mp4 file:10-1 Agent的牛马小弟:SubAgent.mp4 file:10-7 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills.mp4 file:10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程.mp4 file:10-5 Skills的文件结构标准.mp4 file:8-10 JManus的核心:计划协调器.mp4 file:8-8 ReAct是灵活应变的基层执行者.mp4 file:8-3 多Agent设计思路 SOP管理机制.mp4 file:8-9 JManus的文件架构以及Prompt提交入口.mp4 file:8-5 Manus是自主决策的Ai Agent.mp4 file:8-13 不同的执行者调用不同的执行流程.mp4 file:8-7 PlanAct是全局流程规划的主管.mp4 file:8-6 OpenManus复刻Manus的架构思路.mp4 file:8-4 Manus多Agent的技术架构.mp4 file:7-13 总结Agent和Graph分别构建的工作流.mp4 file:7-11 SpringAi 1.1的工作流状态更新.mp4 file:7-8 Flux就是装载SSE流式数据的容器.mp4 file:7-4 搭建工作流的执行单元:NodeAction.mp4 file:7-2 搭建工作流的记忆中枢:OverAllState.mp4 file:7-7 图形化展示工作流.mp4 file:7-12 基于Graph搭建旅游规划工作流.mp4 file:7-3 搭建工作流的框架蓝图:StateGraph.mp4 file:7-5 搭建工作流的流程顺序:Edge.mp4 file:7-1 以工作流方式编排旅行规划的团队协同.mp4 file:7-9 Flux包装SSE返回给前端展示打字机输出效果.mp4 file:6-10 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent(2).mp4 file:6-15 测试AgentScope的Agent运行.mp4 file:6-3 和大模型互动的中枢:ChatModel对象.mp4 file:6-11 MCP客户端连接MCP服务端.mp4 file:6-7 SpringAi 1.1 组建旅游规划的Agent团队.mp4 file:6-12 大模型调用本地自定义的MCP服务.mp4 file:6-13 RAG只是一个过渡阶段吗 ?.mp4 file:6-14 长下文能取代RAG吗 ?.mp4 file:6-5 ChatClient流式响应获取数据 (SSE).mp4 file:6-2 SpringBoot整合SpringAi Alibaba.mp4 file:5-5 Agent团队和大模型的无缝协作.mp4 file:5-3 团队成员:行程规划经理Agent.mp4 file:5-1 旅行规划的复合任务拆解.mp4 file:4-9 SpringAi Alibaba 1.1 以bom方式导入依赖.mp4 file:4-7 线程不会被卡住:WebFlux框架.mp4 file:4-3 MCP能连接万物的原因:通信的分层设计.mp4 file:4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务.mp4 file:4-5 创建MCP工具.mp4 file:4-4 MCP的通信:SSE实时传输.mp4 file:3-11 主流的多Agent开发框架.mp4 file:3-8 工具调用最强组合:Agent Skills+MCP.mp4 file:3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟.mp4 file:3-2 困境解决方案:函数调用( Function Calling ).mp4 file:3-9 搞定复杂活儿,得靠多个Agent协作.mp4 file:3-12 多Agent的核心执行流程.mp4 file:3-6 体验MCP:Jmanus配置MCP服务.mp4 file:3-4 更优的困境解决方案: MCP.mp4 file:3-1 大模型困境:数据获取与整合上 的“抓瞎”.mp4 file:2-1 大模型咋就懂咱说啥 ?.mp4 file:2-2 大模型的信息分析器:Transformer层.mp4 file:2-3 大模型的大脑中枢:自注意力机制.mp4 file:2-5 大模型是弹药库,智能体则是武器.mp4 file:1-7 具备ReAct核心能力的框架:AgentScope.mp4 file:1-4 准备工作:百度地图API秘钥(AK).mp4 file:1-1 多Agent融合自主决策,AI发展的必然趋势.mp4 file:1-2 准备工作:安装ApiFox.mp4 file:1-3 准备工作:配置阿里大模型广场的ApiKey.mp4 folder:慕课实战 - 多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体(前11章) folder:第11章 MCP+A2A,助力旅游规划团队协作 folder:第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作 folder:第8章 Jmanus 懂思考,会规划,一步步动手完成任务. folder:第7章 Graph 搭建旅游规划工作流,像拼积木一样轻松 folder:第6章 多 Agent + ReAct架构,SpringAi迈入Agent新时代 folder:第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划 folder:第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A folder:第3章 MCP + Skills,Agent“工具+技能”的双轮驱动 folder:第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型 folder:第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代 folder:第9章 Docker 部署分布式 Agent 搞定旅游规划 分享时间 2026-03-17 入库时间 2026-03-17 资源类型 夸克网盘 分享用户 QQ*户 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源
