基于LangChain4j的Java智能体开发实战

随着 Agentic AI 兴起，企业对智能体的需求已从“实验室 demo”转向“生产级系统”。Java 凭借其企业级稳定性、微服务兼容性，成为构建长期维护智能体的优选，但多数开发者面临核心痛点：不会用 LangChain4j 封装 LLM 接口与工具调用；不熟悉 Qdrant 向量数据库的知识存储与检索逻辑；对 MCP 协议的流式执行机制理解不足，无法实现长周期任务的动态调度；多智能体协作时易出现上下文割裂，影响系统效率。这些问题导致 Java 开发者难以参与企业级智能体项目，错失技术转型机会。

为此，三节课邀请了拥有 Java 开发与技术管理经验的清梧老师带来本门课程。清梧老师曾服务于 BAT 级企业，主导过 AI 工程化与云原生项目，擅长将 Java 生态与前沿 AI 技术结合，解决企业级智能体落地难题。

本课程旨在帮助 Java 开发者掌握企业级智能体开发能力：从 Java 智能体生态认知入手，详解 LangChain4j 构建基础 Agent（含记忆管理、RAG 集成），再到多智能体协作系统设计（任务分工、上下文共享），最后落地 MCP 协议整合与 Agentic AI 探索。通过实操案例（如 Qdrant 向量检索、多智能体通信），让你突破技术瓶颈，能用 Java 构建稳定、可协同的智能体系统，助力企业实现 AI 技术落地。