多Agent+Skills+SpringAI构建自主决策智能体实战教程（前11章）

本课程聚焦于当前AI领域最前沿的多Agent协作与自主决策技术，以前11章的系统内容，带领学习者从理论到实践，掌握构建具备自主决策能力的智能体团队的核心技能。

课程核心内容与特色：

• 前沿技术融合：课程深入讲解MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent到Agent）协议、ReAct架构、Graph工作流等关键技术，并基于SpringAI框架实现整合，让学习者掌握构建企业级智能体应用的完整技术栈。
• 实战驱动教学：以“旅游规划”为贯穿案例，从任务拆解、Agent角色分工（路线制定专员、行程规划经理、费用统筹管家等），到团队协作、工作流编排、分布式部署，全程手把手实操，学完即可上手。
• 主流框架全覆盖：课程不仅讲解SpringAI 1.0/1.1/2.0的演进与核心API（ChatModel、ChatClient、SSE流式响应），还深度剖析Jmanus、AgentScope、OpenManus等主流多Agent框架的设计思路与实现细节，帮助学习者理解不同框架的优劣与适用场景。
• Skills与工具集成：重点讲解如何为Agent装载专业“技能”（Skills），以及如何通过MCP连接百度地图等外部工具，实现Agent“工具+技能”的双轮驱动，让智能体真正具备解决复杂问题的能力。
• 分布式与工程化：课程涵盖Docker部署分布式Agent、Nacos服务注册与发现、A2A协议下的远程Agent协作等工程化内容，为生产环境落地打下坚实基础。

适合人群：具备Java基础，对AI Agent、大模型应用开发感兴趣的开发者；希望从传统开发转型AI智能体开发的工程师；以及希望了解多Agent协作与自主决策技术原理的技术爱好者。