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[Season 2] Spring AI in Practice: Developing Multi-AI Agent Systems

# Building an 'Intelligent Collaboration' Expert Agent Team Using Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Beyond Single Agents to Architecture: The Definitive Guide to Router Pattern and Agent Isolation Design

21 learners are taking this course

bitcocom

Spring Boot

AI Agent

Spring AI

Model Context Protocol

What you will gain after the course

Spring AI Multi-Agent System Design: Learn how to build a team of specialized agents (Reservation, Sommelier, Concierge) that efficiently handle complex business logic by applying the Router Pattern.
Enterprise-Grade Architecture Implementation: Beyond Single Agent Limitations, designing a safe and scalable production-ready backend system through **Role Separation (Router-Worker)** and **Tool Isolation**.
RAG & MCP Practical Application: Implement an **intelligent menu recommendation system (RAG)** using vector DB and a real-time administrator notification system integrated with Slack MCP to enhance the completeness of AI services.

You can build and operate a multi-AI agent system yourself.

Beyond the limitations of a single chatbot, you'll gain experience in designing and implementing a team of expert agents (Reservation, Sommelier, Concierge) that handle complex business logic using Spring AI's Router Pattern and MCP protocol.

Beyond RAG and Tool Calling: Complete the Real-World Architecture of 'Collaborative AI'.

Beyond simple LLM integration, you'll build a safe and scalable production-grade backend system through role separation (Router-Worker) and tool isolation (Tool Isolation). Through this, you'll learn how to realize the true potential of AI agents.

Implement an integrated intelligent recommendation system based on vector DB and real-time notification system.

We will implement an intelligent menu recommendation (RAG) system using MariaDB Vector DB and a real-time administrator notification system integrated with Slack MCP. Through this, we will enhance the completeness of AI services and improve the ability to solve real business problems.

As a senior developer, you possess expertise in designing and building AI-based systems.

You will grow into a key talent capable of successfully leading complex AI projects by acquiring the latest technology trends in the AI engineering field, particularly strengthening your abilities in multi-agent system design and utilizing RAG and MCP.

Building Multi AI Agents Based on
Spring AI and Router Pattern

This course provides detailed coverage of how to build a team of expert agents that handles complex business logic by going beyond the limitations of a single agent through Router Pattern and agent isolation design using Spring AI. You will learn and directly implement the core principles for designing enterprise-grade, practical backend systems.

Building Effective Agents

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/effective-agents.html (Refer to official documentation)

Agentic Systems(Routing Workflow)

Real-time Implementation Using RAG and MCP
AI Collaboration System

Build an intelligent menu recommendation (RAG) system using vector DB and a real-time administrator notification system through Slack MCP integration to enhance the completeness of your AI service. You'll gain practical experience implementing complex collaboration scenarios with AI agent teams.

Retrieval Augmented Generation

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/concepts.html (refer to official documentation)

Spring AI Slack MCP Server Integration

Slack Real-time Admin Notification Service

Season 2 Introduction and Development Environment Setup

This section introduces an overview of Season 2 for developing enterprise-grade multi-AI agent systems using Spring AI. It emphasizes the necessity of multi-agent architecture for handling complex business logic and covers in detail the development environment setup, including project creation, Docker-based MariaDB VectorDB installation, and Slack MCP server and App integration.

Development Environment
IntelliJ IDEA, Spring AI, Spring Boot, JPA, Docker, MariaDB, Slack

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Who is this course right for?

Hitting the limits of a single chatbot, a senior developer who wants to control complex business logic with AI
Beyond RAG and Tool Calling, AI Engineers Who Want to Build 'Autonomously Collaborative Agent Systems'

Need to know before starting?

You need foundational knowledge of the Java programming language.
It would be helpful to have a basic understanding of the Spring Boot framework.
It is helpful to have basic knowledge of databases and SQL.

Hello
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Courses

안녕하세요 박매일 강사입니다.
SW교육센터를 운영중이며 대학, 관공서, 기업체에 컨설팅 및 SW위탁교육을 진행하고 있습니다.

📄 주요 강의경력외 다수

- 구름 특성화고 전공캠프 강의(Full Stack 과정)
- 소프트웨어마이스터고등학교 산학협력교사
- 광주인공지능사관학교 강의
- 패스트캠퍼스 백엔드 부트캠프 강의
- 스마트인재개발원 교육부장 및 강의
- 한국전력공사 In-House 코딩 위탁 교육
- 한양대학교 ERICA 온라인 강의
- 비트소프트웨어교육센터운영(해외취업,국비교육)
- SW채용연수사업(미래창조과학부)

🎤 온라인 교육콘텐츠 제공
인프런 : Java,DB,MVC,Spring,Spring AI,IoT
패스트캠퍼스 : Java, Spring Boot

email : bitcocom@empas.com

Curriculum

All

30 lectures ∙ (7hr 51min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. [Intro] Season 2 Introduction and Development Environment Setup

6 lectures ∙ (1hr 55min)

Section 2. [Domain] Data Modeling and DTO Design

4 lectures ∙ (1hr 24min)

7. # Entity Design (Master Table)
22:33
8. Entity Design (Relational Table)
16:49
9. Creating DTOs (Records): Defining Data Specifications for AI Communication
14:08
10. # Designing Repository(JPA): Implementing the Data Access Layer
31:06

Section 3. # [Service] Business Logic and Tool Implementation

4 lectures ∙ (1hr 2min)

11. # Creating a Reservation Service (ReservationService)
18:17
12. Creating the Order Service (OrderService)
22:35
13. # Creating Reservation Tools
08:32
14. Creating Order Tools (SommelierTools)
12:41

Section 4. [RAG] Intelligent Recommendation System Based on Vector DB

3 lectures ∙ (50min)

Section 5. # [Architecture] Multi-Agent System Design

7 lectures ∙ (1hr 26min)

Section 6. # [Engineering] Prompt Engineering and Final Integration

6 lectures ∙ (1hr 11min)

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[7일완성]생각하는 데이터베이스모델링

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[스프2탄]에서는 게시판 기능 중 답변 달기, 페이징 처리, 검색 기능을 완벽하게 구현해보기 위한 Spring Legacy 프로젝트와 Spring boot와 Spring JPA 및 Security를 이용한 게시판 프로젝트를 직접 해봄으로써 융합 역량을 가지고 있는 백엔드(Java Backend) 개발 전문가를 만드는 과정입니다.

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[NarP Series] MVC 프레임워크는 내 손에 [나프2탄]

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본 과정은 WEB MVC 프레임워크가 무엇이고 WEB MVC 프레임워크가 어떻게 변형이 되면서 Spring WEB MVC 프레임워크로 넘어가는지 TPC(생각하고-표현하고-코딩하고) 기법을 통해 단계적으로 학습하고 이해 할 수 있는 과정입니다.

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사물인터넷 통신은 내 손에 (Arduino, MQTT, Nodejs, MongoDB, Android,VS Code)

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