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慕课实战 - 多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体（前11章）

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慕课实战 - 多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体（前11章）
第10章 Skills 让 Agent 按照专业流程工作
10-1 Agent的牛马小弟：SubAgent.mp4 (43.72 MB)
10-2 Agent Skills就是个专属工作流.mp4 (38.37 MB)
10-3 Skills装载的是专业知识和工作流程.mp4 (61.93 MB)
10-4 Skills的渐进式加载机制.mp4 (50.34 MB)
10-5 Skills的文件结构标准.mp4 (74.61 MB)
10-6 总结Agent从助手到自主协作的进化过程.mp4 (53.17 MB)
10-7 SpringAi 1.1.2实现Agent装载Skills.mp4 (80.17 MB)
第11章 MCP+A2A，助力旅游规划团队协作
11-1 回顾AgentScope旅游规划的整体架构.mp4 (72.98 MB)
11-2 测试团队成员基于A2A协议注册到Nacos.mp4 (93.61 MB)
11-3 测试主管Agent基于A2A协议获取团队成员.mp4 (51.37 MB)
11-4 测试主管Agent调动团队成员执行任务.mp4 (54.07 MB)
11-5 获取百度地图MCP服务端的工具列表.mp4 (65.84 MB)
11-6 路线制定专员Agent挂载百度地图MCP.mp4 (49.66 MB)
11-7 主管Agent自主分发任务给远程相应的成员.mp4 (41.5 MB)
11-8 人工介入修改主管Agent制定的计划.mp4 (51.91 MB)
第1章 AI 正式进入多 Agent 协作和自主决策的时代
1-1 多Agent融合自主决策，AI发展的必然趋势.mp4 (67 MB)
1-2 准备工作：安装ApiFox.mp4 (25.89 MB)
1-3 准备工作：配置阿里大模型广场的ApiKey.mp4 (28.57 MB)
1-4 准备工作：百度地图API秘钥(AK).mp4 (16.68 MB)
1-5 准备工作：安装Nacos 3.mp4 (16.91 MB)
1-6 仿Manus能自主决策的框架：Jmanus.mp4 (84.63 MB)
1-7 具备ReAct核心能力的框架：AgentScope.mp4 (45.05 MB)
第2章 大白话快速简单过一遍 Ai 大模型
2-1 大模型咋就懂咱说啥 ？.mp4 (37.52 MB)
2-2 大模型的信息分析器：Transformer层.mp4 (76.14 MB)
2-3 大模型的大脑中枢：自注意力机制.mp4 (58.02 MB)
2-4 大模型的回应咋就这么体贴呢.mp4 (47.7 MB)
2-5 大模型是弹药库，智能体则是武器.mp4 (57.7 MB)
第3章 MCP + Skills，Agent“工具+技能”的双轮驱动
3-1 大模型困境：数据获取与整合上 的“抓瞎”.mp4 (40.24 MB)
3-10 多Agent跨部门协作：A2A协议.mp4 (63 MB)
3-11 主流的多Agent开发框架.mp4 (46.54 MB)
3-12 多Agent的核心执行流程.mp4 (42.18 MB)
3-2 困境解决方案：函数调用( Function Calling ).mp4 (48.78 MB)
3-3 Function Calling就是大模型的跑腿小弟.mp4 (83.35 MB)
3-4 更优的困境解决方案： MCP.mp4 (56.46 MB)
3-5 对比Function Calling，MCP的不同.mp4 (74.99 MB)
3-6 体验MCP：Jmanus配置MCP服务.mp4 (69.28 MB)
3-7 具有专业知识的Agent Skills.mp4 (32.93 MB)
3-8 工具调用最强组合：Agent Skills+MCP.mp4 (50.37 MB)
3-9 搞定复杂活儿，得靠多个Agent协作.mp4 (47.38 MB)
第4章 SpringAi 1.1 实现 MCP+A2A
4-1 以bom方式导入SpringAi Alibaba依赖.mp4 (75.74 MB)
4-10 SpringAi 1.1 整合MCP.mp4 (85.67 MB)
4-11 SpringAi 1.1 A2A的3个核心组件.mp4 (43.43 MB)
4-12 SpringAi 1.1 MCP注解：全新的MCP实现.mp4 (71.43 MB)
4-13 SpringAi 1.1 A2A的服务注册.mp4 (80.44 MB)
4-14 SpringAi 1.1 A2A的服务发现.mp4 (106.31 MB)
4-15 SpringAi 1.1 A2A的元数据AgentCard.mp4 (130.79 MB)
4-16 测试 SpringAi 1.1 实现的 A2A 协议.mp4 (126.59 MB)
4-2 导入MCP依赖.mp4 (56.26 MB)
4-3 MCP能连接万物的原因：通信的分层设计.mp4 (89.56 MB)
4-4 MCP的通信：SSE实时传输.mp4 (73.7 MB)
4-5 创建MCP工具.mp4 (55.88 MB)
4-6 将MCP工具注册到MCP服务.mp4 (58.14 MB)
4-7 线程不会被卡住：WebFlux框架.mp4 (77.82 MB)
4-8 Jmanus导入SpringAi自定义的MCP服务.mp4 (39.47 MB)
4-9 SpringAi Alibaba 1.1 以bom方式导入依赖.mp4 (54.34 MB)
第5章 Agent 团队打造专属你的旅行规划
5-1 旅行规划的复合任务拆解.mp4 (42.57 MB)
5-2 团队成员：路线制定专员Agent.mp4 (32.09 MB)
5-3 团队成员：行程规划经理Agent.mp4 (36.6 MB)
5-4 团队成员：费用统筹管家Agent.mp4 (28.29 MB)
5-5 Agent团队和大模型的无缝协作.mp4 (59.45 MB)
5-6 百度地图MCP提供的工具体系全景.mp4 (33.11 MB)
第6章 多 Agent + ReAct架构，SpringAi迈入Agent新时代
6-1 SpringAI 1.0，1.1 和 2.0.mp4 (79.6 MB)
6-10 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（2）.mp4 (81.68 MB)
6-11 MCP客户端连接MCP服务端.mp4 (74.79 MB)
6-12 大模型调用本地自定义的MCP服务.mp4 (84.04 MB)
6-13 RAG只是一个过渡阶段吗 ？.mp4 (67.25 MB)
6-14 长下文能取代RAG吗 ？.mp4 (61.4 MB)
6-15 测试AgentScope的Agent运行.mp4 (54.48 MB)
6-2 SpringBoot整合SpringAi Alibaba.mp4 (62.41 MB)
6-3 和大模型互动的中枢：ChatModel对象.mp4 (83.01 MB)
6-4 和大模型互动的窗口：ChatClient对象.mp4 (114.14 MB)
6-5 ChatClient流式响应获取数据 (SSE).mp4 (82.64 MB)
6-6 SpringAi 1.1 正式进入Agent自主决策时代.mp4 (139.91 MB)
6-7 SpringAi 1.1 组建旅游规划的Agent团队.mp4 (65.32 MB)
6-8 SpringAi 1.1 Agent团队协同合作 .mp4 (118.19 MB)
6-9 AgentScope构建搭载工具的ReAct Agent（1）.mp4 (80.92 MB)
第7章 Graph 搭建旅游规划工作流，像拼积木一样轻松
7-1 以工作流方式编排旅行规划的团队协同.mp4 (52.73 MB)
7-10 SpringAi Alibaba1.1的Graph引擎.mp4 (28.06 MB)
7-11 SpringAi 1.1的工作流状态更新.mp4 (61.79 MB)
7-12 基于Graph搭建旅游规划工作流.mp4 (119.31 MB)
7-13 总结Agent和Graph分别构建的工作流.mp4 (57.84 MB)
7-2 搭建工作流的记忆中枢：OverAllState.mp4 (75.93 MB)
7-3 搭建工作流的框架蓝图：StateGraph.mp4 (62.7 MB)
7-4 搭建工作流的执行单元：NodeAction.mp4 (107.23 MB)
7-5 搭建工作流的流程顺序：Edge.mp4 (32.77 MB)
7-6 编译及运行工作流.mp4 (72.96 MB)
7-7 图形化展示工作流.mp4 (55.65 MB)
7-8 Flux就是装载SSE流式数据的容器.mp4 (53.97 MB)
7-9 Flux包装SSE返回给前端展示打字机输出效果.mp4 (110.84 MB)
第8章 Jmanus 懂思考、会规划、一步步动手完成任务。
8-1 多Agent设计思路 角色分工.mp4 (42.13 MB)
8-10 JManus的核心：计划协调器.mp4 (49.75 MB)
8-11 JManus向大模型请求计划创建.mp4 (67.21 MB)
8-12 根据计划类型创建不同的执行者.mp4 (54.96 MB)
8-13 不同的执行者调用不同的执行流程.mp4 (50.11 MB)
8-2 多Agent设计思路 冲突协商.mp4 (53 MB)
8-3 多Agent设计思路 SOP管理机制.mp4 (65.46 MB)
8-4 Manus多Agent的技术架构.mp4 (42.89 MB)
8-5 Manus是自主决策的Ai Agent.mp4 (64.08 MB)
8-6 OpenManus复刻Manus的架构思路.mp4 (71.51 MB)
8-7 PlanAct是全局流程规划的主管.mp4 (25.82 MB)
8-8 ReAct是灵活应变的基层执行者.mp4 (16.54 MB)
8-9 JManus的文件架构以及Prompt提交入口.mp4 (76.62 MB)
第9章 Docker 部署分布式 Agent 搞定旅游规划
9-1 AgentScope搭建工程化的分布式Agent协同.mp4 (28.37 MB)
9-10 远程Agent封装为工具执行子任务.mp4 (48.81 MB)
9-2 分布式Agent自主旅游规划的架构思路.mp4 (19.17 MB)
9-3 SpringBoot 4 和 AgentScope 的整合.mp4 (30.93 MB)
9-4 创建不同节点的ReAct Agent.mp4 (32.28 MB)
9-5 主管Agent自主分解复杂任务.mp4 (72.19 MB)
9-6 自主分解任务的关键：PlanNotebook.mp4 (48.51 MB)
9-7 计划和执行中的事件拦截：Hook.mp4 (60.65 MB)
9-8 主管Agent分发任务给相应Agent.mp4 (34.45 MB)
9-9 团队成员的智能体卡片注册到Nacos.mp4 (54.59 MB)

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