Java Agent:从 Demo 到生产级实践
Spring AI + Embabel,复杂业务 Agent 稳上线的落地路径
张嘉熙  PayPal 高级软件工程师
飙升榜 第3名
专栏
未完结·共 18 讲·已更新 3 讲·每周一/三/五更新
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207 人已学
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你将获得

  • 10 分钟跑通第一个 Java AI Agent,快速入门不踩坑
  • 掌控 GOAP 多步规划能力,搞定复杂业务决策
  • 模型路由 + 缓存设计,降低 70% LLM 成本
  • 从 0 到 1,独立搭建企业级智能保险 Agent 平台
  • 打通测试监控全链路,让智能体真正稳定上线

AI 导学

当 AI Agent 从 Demo 走向生产,Token 成本失控、行为不可预测、系统难以集成成为拦路虎。这门课聚焦 Java 生态下的工程化落地路径,帮助你在复杂业务中稳扎稳打。你将掌握 GOAP 多步规划机制,在理赔等场景中实现比 ReAct 更可靠的决策逻辑;通过模型路由与缓存设计,切实降低 LLM 调用成本;并基于 Spring 体系构建包含输入过滤、权限隔离、三层测试和全链路可观测性的生产级 Agent 平台。最终交付的不仅是一个可运行的智能保险理赔系统,更是一套融合类型安全、规划算法与工程护栏的确定性开发范式,让 AI 真正“能干活、不闯祸、可省钱”。

课程介绍

为什么做这门课?

过去两年,AI Agent 无疑是技术圈最热的话题。LangChain、AutoGPT 层出不穷,用 Python 几行代码就能跑出一个“会思考”的 Demo。然而,当企业真正尝试将这些 Agent 接入客服、理赔、运营后台等核心系统时,问题开始集中暴露:恶意 Prompt 注入、Token 成本失控、行为不可预测、重构举步维艰……

超过 50% 的生成式 AI 项目死在 POC 阶段。不是模型不够聪明,而是缺少工程化的安全感。

Java 开发者并非这场浪潮的局外人。恰恰相反,当 Agent 需要从“跑得通”走向“敢上线”,JVM 生态在稳定性、类型安全、并发治理、可观测性等方面的数十年积累,将成为决定成败的关键。这门课,就是教你用最熟悉的 Spring 生态,拿回企业级 AI Agent 的工程主动权。

这门课教什么?

课程不堆砌概念,而是围绕一条主线:如何让 Agent 从“会聊天”到“能干活、不闯祸、可省钱”。

第一步:快速建立信心

10 分钟基于 Spring Boot Starter 跑通第一个 Agent。不纠结概念,先看到效果。然后对比 Python 与 JVM 生态,理解为什么 80% 的企业 Agent 项目最终会回到 Java——不是情怀,是类型安全、成熟监控、与现有系统无缝集成的硬需求。

第二步:掌握核心机制

深入 Embabel 的 OODA 执行模型与五大核心概念。重点攻克 GOAP 自动规划:同一个多步骤理赔场景,对比 ReAct 和 GOAP(动态规划)的实现差异,给出“何时用 ReAct、何时用 GOAP”的决策树。掌握 MCP 协议,将现有 Java 服务封装为标准 Agent 工具,让 Agent 不再是一座孤岛。

第三步:构建生产工程体系

  • 成本:多 LLM 路由 + 缓存设计,实战降低 70% Token 消耗。
  • 安全:输入过滤、输出审核、权限隔离(Spring Security 集成)三层护栏。
  • 质量:单元(Mock LLM)、集成(Testcontainers)、E2E 三层测试策略。
  • 可观测性:Micrometer + Zipkin + 实时状态可视化,打开 Agent 黑盒。
  • 集成:与 Spring Boot、Spring Data、Kafka、现有数据库无缝对接。

第四步:完成企业级交付

从 0 到 1 构建智能保险理赔 Agent 平台:规则引擎、多条件审批、人工介入(HITL)、知识检索、审计日志。不是 Demo,是可部署、可监控、可审计的生产系统。

怎么学?

这不是“PPT 式”的教学,而是全程可运行代码 + 真实业务场景的实战。

对比教学:每个核心点都对比 Python 常见做法与 Embabel 设计(ReAct vs GOAP、动态字典 vs 强类型模型),让你不仅学会一个框架,更能建立工程化思维的分水岭。

阶梯式思考,逐步迭代:“基础 + 进阶”两档练习,从添加一个天气预报功能,到设计混合规划器架构,逐步提升实战深度。

学完你能带走什么?

  • 一套可直接落地的工程方法论:管控成本、防范事故、无缝融入现有 Spring 系统。
  • 一个完整可运行的企业级项目:智能保险理赔 Agent 平台(含规则引擎、人工介入、审计日志),稍加改造即可用于你自己的业务。
  • 一种确定性工程思维:不再迷信“更强大的模型”,而是用类型系统、规划算法、护栏和可观测性,构建稳定、可信、可演进的 AI 系统。

AI Agent 的竞争,终将拼的不是“谁更聪明”,而是“谁更可靠”。

课程目录

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适合人群

如果你:

  • 是 Java、Kotlin 等 JVM 语言的开发者
  • 想把 AI 从 Demo 落地到生产
  • 对系统设计和工程能力有要求
  • 其他语言开发者想要借鉴 Java 做 Agent 的优势

那么,这门课非常适合你。

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讲师

张嘉熙

PayPal 高级软件工程师

有超过十年的软件开发经验,曾在创业公司野蛮生长,也曾在国内一线互联网大厂阿里巴巴加班内卷,目前就职于外企 PayPal,在决策平台团队担任高级软件工程师。 技术栈以 JVM 生态(Java/Kotlin)为主,同时具备 Python、Lua、JavaScript 等多语言...查看更多
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