I needed knowledge on how to utilize Multi-LLMs with Spring AI and how to develop Agents... and this was very helpful. The explanations were clear and the examples were great, making it easy to understand.

unicodaum

This is an advanced course focused on designing and implementing Multi-LLM architectures and orchestration-centered Agent systems (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) by strategically combining GPT, Gemini, and LLaMA (local) based on Spring AI and Spring Boot.

Moving beyond simple LLM calls, the curriculum covers the implementation of scalable, stable, and continuously improving AI systems. This involves applying Agentic Workflow Patterns (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) and Multi-Agent structures, separating execution layers like RAG and external APIs/DBs via Tool/ToolRegistry, and utilizing DAG engines, YAML declarative workflows, and Validated DSL (validation immediately after loading).

Furthermore, the course includes Circuit Breakers, Reactive Streams, Redis monitoring, parallel processing, and iterative evaluation loops. It expands from Thymeleaf (SSR) exercises to decoupled Front-end/Back-end architectures using React and REST, while integrating tool and agent runtimes via MCP (Model Context Protocol) to build AI architecture design capabilities at a production-ready level.

The ultimate goal is to evolve beyond being a simple AI user who merely integrates APIs and writes prompts, becoming a developer capable of designing AI systems—explaining and balancing Multi-LLM, agents, workflows, declarations, and validation within a single execution architecture.

tootoo

Spring AI Multi-LLM & Orchestrated Multi-Agent System

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

SpringAI

springai

ai 코딩

AI 코딩

multi-agent

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot.

Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL).

Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế.

Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

입문

초급

중급이상

스프링부트

Spring Boot

orchestration

AI 에이전트

AI Agent

Hệ thống Spring AI Multi-LLM & Orchestrated Multi-Agent

1⃣ Thiết lập môi trường phát triển Spring AI và môi trường Multi LLM trong SpringBoot

2️⃣ Chương 1. Multi-LLM Architecture (Thiết kế kiến trúc AI và đa mô hình)

3️⃣ Chương 2. Agentic Workflow Patterns (5 mẫu quy trình làm việc của Agent)

4⃣Chương 3. Orchestrated Multi-Agent Patterns (Triển khai bằng Pipeline)

Chương 4. Kiến trúc đa tác nhân (Chiến lược tách biệt Main Agent & SubAgent)

Chương 5. Tool-Orchestrated Multi-Agent (Tách biệt lớp thực thi dựa trên công cụ)

Chương 6. Đa tác nhân điều phối nhiệm vụ (Task-Orchestrated Multi-Agent - TaskTool Agent Runtime)

Chương 7. DAG-Orchestrated Multi-Agent (Thiết kế AI Workflow dựa trên DAG)

Chương 8. Quy trình làm việc của Agent khai báo với YAML (DAG dựa trên YAML)

Chương 9. Validated Agent Workflow DSL (DAG dựa trên kiểm chứng DSL)

Phụ lục A. Tích hợp React Front-End & REST API Server

Phụ lục B. Tích hợp MCP (Liên kết Tool·Agent Runtime bằng MCP)