【实战课程】2026年大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI

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2026年大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI/

├── 1.代码介绍&应用启动/

│   ├── 01.课程介绍+如何答疑.mp4

│   ├── 02.【重要】课程设计说明.mp4

│   ├── 03.重要说明+如何下载代码.mp4

│   └── 04.代码目录结构&应用如何启动.mp4

├── 2.大模型应用开发概述/

│   ├── 05. Prompt是什么.mp4

│   ├── 06.行业趋势与岗位需求分析.mp4

│   ├── 07. 什么是大模型.mp4

│   ├── 08. 大模型的工作原理.mp4

│   ├── 09.Java 在大模型应用开发中的优势.mp4

│   ├── 10.大模型应用开发常用的平台.mp4

│   ├── 11.百炼介绍与基本使用.mp4

│   ├── 12.基于Ollama部署本地模型.mp4

│   ├── 13.大模型的局限性以及常见解决方案.mp4

│   └── 14. LLM HelloWorld.mp4

├── 3.提示词工程/

│   ├── 15. 什么是Prompt.mp4

│   ├── 16. 如何设计Prompt？.mp4

│   ├── 17. 高阶Prompt优化方法.mp4

│   ├── 18. 结构化Prompt框架.mp4

│   ├── 19. Prompt评测方法.mp4

│   ├── 20. nof1提示词工程案例.mp4

│   └── 21. 理解 OpenAI API.mp4

├── 4.SpringAl/

│   ├── 22. Java中大模型调用的多种方式.mp4

│   ├── 23. 基于SSE实现大模型流式输出.mp4

│   ├── 24. LLM应用开发框架：LangChain.mp4

│   ├── 25. 接入Spring AI 与Spring AI Alibaba.mp4

│   ├── 26. 开发必备的Spring AI核心概念(上）.mp4

│   ├── 27. 开发必备的Spring AI核心概念(下）.mp4

│   ├── 28. Spring AI 核心特性：提示词工程.mp4

│   ├── 29. Spring AI 核心特性：流式输出.mp4

│   ├── 30. Spring AI 核心特性：提示词模板管理.mp4

│   ├── 31. Spring AI 核心特性：结构化输出（上）.mp4

│   ├── 32.Spring AI 核心特性：结构化输出（中）.mp4

│   ├── 33.Spring AI 核心特性：结构化输出（下） 2026-02-11  1168 次学习.mp4

│   ├── 34. Spring AI 核心特性：对话记忆.mp4

│   ├── 35. Spring AI 记忆管理技术：持久化记忆.mp4

│   ├── 36. Spring AI 核心特性：Advisor.mp4

│   └── 37. Spring AI 核心特性：调用本地模型.mp4

├── 5.LangChain4J/

│   ├── 38. 初识LangChain4j.mp4

│   ├── 39. LangChain4J低层次API使用.mp4

│   ├── 40. LangChain4j高层次API使用.mp4

│   ├── 41. @AiService实现原理.mp4

│   ├── 42. LangChain4j中实现持久化记忆.mp4

│   └── 43. Spring AI & Spring AI Alibaba & Langchain4j.mp4

├── 6.Function Call/

│   ├── 44. 什么是Function Call.mp4

│   ├── 45. 如何定义一个好的Function.mp4

│   ├── 46. 使用Spring AI做Function Call.mp4

│   ├── 47. Spring AI中的Tool Calling怎么实现的.mp4

│   └── 48. 实战：仿PDD自动帮买家申请退款.mp4

├── 7.MCP/

│   ├── 49. 什么是MCP.mp4

│   ├── 50. 深入理解MCP技术原理.mp4

│   ├── 51. 如何接入MCP Server.mp4

│   ├── 52. 使用Spring AI开发MCP Server.mp4

│   ├── 53. 使用Spring AI开发MCP Client.mp4

│   ├── 54. Spring AI MCP调用实现原理.mp4

│   ├── 55. SSE MCP Server如何实现重连.mp4

│   ├── 56. 将MCP改造为HTTPS.mp4

│   ├── 57. MCP如何实现认证鉴权.mp4

│   ├── 58. 神奇的context-path.mp4

│   ├── 59. MCP调试工具.mp4

│   ├── 60. 如何跳过MCP的模型总结.mp4

│   ├── 61. 如何实现MCP工具过滤.mp4

│   └── 62. MCP与其他协议的区别.mp4

├── 8.RAG/

│   ├── 63. 什么是RAG？.mp4

│   ├── 64. 深入理解RAG技术原理——索引构建.mp4

│   ├── 65.深入理解RAG技术原理——检索生成.mp4

│   ├── 66. 使用 LlamaIndex 构建一个简单的RAG系统.mp4

│   ├── 67. RAG的范式演进.mp4

│   ├── 68. 文档预处理（上）.mp4

│   ├── 69. 文档预处理（中）.mp4

│   ├── 70. 文档预处理（下）.mp4

│   ├── 71. 常见文档分片方式.mp4

│   ├── 72.Java中如何实现文档分片.mp4

│   ├── 73. 自定义支持父子分片的基于标题的分片器.mp4

│   ├── 74. 向量模型&向量数据库&向量存储.mp4

│   ├── 75. （选学）PostgresMlEmbeddingModel.mp4

│   ├── 76. 向量数据库如何选型？.mp4

│   ├── 77. （选学）如何使用离线向量模型.mp4

│   ├── 78. 索引构建流程（ETL）总结与查缺补漏.mp4

│   ├── 79. 检索增强生成.mp4

│   ├── 80. Spring AI 和 LangChain4J中文档处理功能对比.mp4

│   ├── 81. RAG优化技术：元数据过滤.mp4

│   ├── 82. RAG优化技术：问题改写.mp4

│   ├── 83. RAG优化技术：查询路由.mp4

│   ├── 84. RAG优化技术：查询构造.mp4

│   ├── 85. RAG优化技术：问题澄清.mp4

│   ├── 86. RAG优化技术：HyDE.mp4

│   ├── 87. RAG优化技术：混合检索(上）.mp4

│   ├── 88. RAG优化技术：混合检索(中）.mp4

│   ├── 89. RAG优化技术：混合检索(下）.mp4

│   ├── 90. RAG优化技术：重排序.mp4

│   ├── 91. RAG优化技术：Graph RAG（上）.mp4

│   ├── 92.RAG优化技术：Graph 92.RAG（下）.mp4

│   ├── 93. Spring AI中的Modular RAG支持.mp4

│   ├── 94. LangChain4J中的Modular RAG支持.mp4

│   ├── 95. 基于LangChain4J实现简单的RAG检索.mp4

│   ├── 96. Spring AI 和 LangChain4J的模块化RAG功能对比.mp4

│   ├── 97. 多模态RAG.mp4

│   ├── 98. 多模态RAG——对接多模态模型做图像识别.mp4

│   ├── 99.实战：多模态RAG智能问答系统（上）.mp4

│   ├── 100. 实战：多模态RAG智能问答系统（中）.mp4

│   └── 101. 实战：多模态RAG智能问答系统（下）.mp4

├── 9.Agent/

│   ├── 102. 什么是AI Agent？.mp4

│   ├── 103. 常用的Agent开发框架.mp4

│   ├── 104.Agent常用架构：ReAct Agent.mp4

│   ├── 105.React Agent的实现方式？.mp4

│   ├── 106. Alibaba-React Agent 初探.mp4

│   ├── 107. Alibaba-React Agent 核心组件.mp4

│   ├── 108. 如何给Agent增加持久化记忆.mp4

│   ├── 109. 深入理解 Alibaba-React Agent 原理.mp4

│   ├── 110. Agent常用架构：Plan and Execute Agent.mp4

│   ├── 111. Agent常用架构：Reflection Agent.mp4

│   ├── 112. Agent常用架构：Human in the Loop.mp4

│   ├── 113. Agent常用架构：Multi Agent.mp4

│   ├── 114. 使用AutoGen 构建一个代码生成器.mp4

│   ├── 115. Spring AI Alibaba中的多智能体支持.mp4

│   ├── 116. 多智能体协议——A2A.mp4

│   ├── 117. 实战一：手搓ReactAgent（非流式）.mp4

│   ├── 118. 实战一：手搓ReactAgent（流式）.mp4

│   ├── 119. 实战一（后续）：ReactAgent流式输出有问题？.mp4

│   ├── 120. 实战二：手搓ReflectionAgent.mp4

│   ├── 121. 实战三：手搓PlanExecuteAgent.mp4

│   └── 122. 实战四：手搓Human in the Loop.mp4

├── 10.上下文工程/

│   ├── 123. 什么是Context，和Memory、Prompt、Token之间的区别？.mp4

│   ├── 124. 上下文太长会带来什么问题？.mp4

│   ├── 125. 什么是上下文工程？.mp4

│   └── 126. 实战：Manus的上下文工程实践.mp4

├── 11.Skill/

│   ├── 127. 什么是Agent Skills，为什么需要他？.mp4

│   ├── 128. Skill的渐进式披露.mp4

│   ├── 129. 一些好用的Skills推荐.mp4

│   ├── 130. Claude Code中如何使用Skills.mp4

│   ├── 131. 实战：开发一个简历评估的Skill.mp4

│   ├── 132. 简历评估Skills讲解.mp4

│   ├── 133. SpringAI中如何使用Skill？（Agent）.mp4

│   └── 134. SpringAI中如何使用Skill？（ChatClient）.mp4

└── 12.项目实战/

    ├── 135. 整体架构与功能点介绍.mp4

    ├── 136. 项目运行说明.mp4

    ├── 137. 智能对话：从需求分析到技术落地.mp4

    └── 138. 流式控制与任务管理.mp4