
僕も!Springで人工知能ができる(インフ1弾)
bitcocom
Spring BootとSpring AIを活用したAIアプリケーション開発:実際のソリューションのためのOpenAIマスタリング
初級
Java, Spring, Spring Boot
Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「インテリジェント協業」専門家エージェントチーム構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ:Routerパターンとエージェント分離(Isolation)設計の定石
受講生 157名
難易度 初級
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
bigho98
Springで複数のエージェントを作成できることが新鮮で面白かったです。関連する構造やコードについても多くのインサイトを得られる機会でした。質の高い講義をありがとうございました。
5.0
문석청
良い講義をありがとうございました。
5.0
em241101
詳細なご説明ありがとうございます。
Spring AIマルチエージェントシステム設計:Router Patternを適用して複雑なビジネスロジックを効率的に処理する専門家エージェントチーム(Reservation、Sommelier、Concierge)の構築方法を学びます。
エンタープライズ級アーキテクチャの実装:単一エージェントの限界を超え、**役割分離(Router-Worker)**と**ツール分離(Tool Isolation)**による安全でスケーラブルな実務型バックエンドシステムを設計します。
RAG & MCP 実戦活用:ベクターDBを活用した**インテリジェントメニュー推薦(RAG)**とSlack MCPを連動したリアルタイム管理者通知システムを直接実装し、AIサービスの完成度を高めます。
Spring AI Router PatternとRAG、MCPを活用して複雑なビジネスロジックを処理する
知能型協業AIエージェントシステムを構築する方法を学びます。
単一のチャットボットでは複雑なビジネスロジックを制御するのが難しいと感じたことはありませんか?
ChatGPTの幻覚(Hallucination)現象により正確な回答を得ることが難しく、プロンプトエンジニアリングに苦労していませんか?
RAGとTool Callingを超えて、実際のサービスに適用可能な「自律的に協業するエージェントシステム」の構築経験が必要ですか?
この講義を通じて、実際のエンタープライズ環境で求められるAIエージェントアーキテクチャの設計及び実装能力を強化し、実務に適用可能な専門家レベルのAIシステム構築能力を完成させることができます。
単純なチャットボットを超えた「協業するAIチーム」を直接設計し運営する専門家へと生まれ変わることになります。
マルチAIエージェントシステムを直接構築し、運用することができます。
単一チャットボットの限界を超え、Spring AIのRouter PatternとMCPプロトコルを活用して複雑なビジネスロジックを処理する専門家エージェントチーム(Reservation、Sommelier、Concierge)を設計・実装する経験を積むことができます。
RAGとTool Callingを超えて「協業するAI」の実戦アーキテクチャを完成させます。
単純なLLM連携を超えて、役割分離(Router-Worker)とツール分離(Tool Isolation)を通じて安全で拡張可能な実務型バックエンドシステムを構築します。これにより、AIエージェントの真の潜在力を実現する方法を学びます。
ベクターDB基盤のインテリジェント推薦システムとリアルタイム通知システムを統合実装します。
MariaDB Vector DBを活用したインテリジェントメニュー推薦(RAG)システムとSlack MCPを連動したリアルタイム管理者通知システムを直接実装します。これを通じてAIサービスの完成度を高め、実際のビジネス問題解決能力を向上させます。
シニア開発者としてAIベースのシステム設計及び構築の専門性を持っています。
AIエンジニアリング分野で最新技術トレンドを習得し、特にマルチエージェントシステム設計とRAG、MCP活用能力を強化して、複雑なAIプロジェクトを成功に導くことができる核心人材として成長します。
本講義では、Spring AIを活用して単一エージェントの限界を超え、Router Patternとエージェント分離設計を通じて複雑なビジネスロジックを処理する専門家エージェントチームを構築する方法を詳しく扱います。エンタープライズ級実務型バックエンドシステム設計のための核心原理を学び、直接実装します。
効果的なエージェントの構築
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/effective-agents.html(公式ドキュメント参照)
エージェントシステム(ルーティングワークフロー)
ベクターDBを活用したインテリジェントメニュー推薦(RAG)システムとSlack MCP連動によるリアルタイム管理者通知システムを直接構築し、AIサービスの完成度を高めます。複雑な協業シナリオをAIエージェントチームで実装する実質的な経験を積むことができます。
Retrieval Augmented Generation
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/concepts.html(公式ドキュメント参照)
Spring AI Slack MCP Server連携
Slackリアルタイム管理者通知サービス
Spring Boot、Spring AI、AI Agent、MCP、RAGなど最新の技術スタックをベースに、実際に動作するマルチAIエージェントシステム構築に必要なすべてのソースコードと設定を提供します。これにより、学習した内容をすぐに実務に適用し、拡張することができます。
本セクションでは、Spring AIを活用したエンタープライズ級マルチAIエージェントシステム開発のためのシーズン2の概要を紹介します。複雑なビジネスロジック処理のためのマルチエージェントアーキテクチャの必要性を強調し、プロジェクト作成、DockerベースのMariaDB VectorDBインストール、Slack MCPサーバーおよびApp連携など、開発環境設定を詳しく扱います。
開発環境
IntelliJ IDEA, Spring AI, Spring Boot, JPA, Docker, MariaDB, Slack
AIエージェントシステム構築のための基盤を築くセクションです。マスターテーブルおよび関係テーブルベースのEntity設計を進め、AIとの効率的なデータ通信のためのDTO(Record)定義とJPAを活用したRepository設計方法を学習します。
ERD(Entity-Relationship Diagram)
Entityの論理的な構造
予約や注文処理などの核心的なビジネスロジックを実装する過程を学習します。ReservationService、OrderServiceを開発し、これを基にAIエージェントが活用できるReservationToolsとSommelierToolsを設計および実装します。
Tool Calling
Retrieval Augmented Generation (RAG) 技術を活用して、インテリジェント推薦システムを構築します。メニュー説明データをロードして埋め込み、VectorDBを構築し、テスト用のダミーデータを生成してRAGシステムの動作方式を理解し、実習します
MariaDB VectorDB
シングルエージェントの限界を超えたマルチエージェントシステムアーキテクチャ設計の真髄を学びます。ChatModel、ChatMemory設定を含むAiConfig構成、ユーザーの意図に応じたルーティングを担当するRouter Agent、全体のフローを調整するOrchestrator、そして各エージェント(ReservationAgent、SommelierAgent、ConciergeAgent)の設計を深く扱います。
Router Agent Pattern
各エージェントの核心ロジックと安全装置を定義するプロンプトエンジニアリングを集中的に学習します。予約、おすすめ/注文、案内の各エージェント別システムプロンプト(.st)を設計し、外部API連携のためのコントローラーを実装して最終システムを統合しテストします。
Node.js、VS Code、React.js、JavaScript、Tailwind CSS、Vite Tool
単一チャットボットの限界を超えて複雑なビジネスロジックをAIで制御したいが、実際の実装方法が見えなかった方
Router PatternとAgent Isolation設計を通じてエンタープライズ級AIシステムを構築したい方
RAGやTool Callingを超えて、複数のAIエージェントが自律的に協業するシステムを設計・構築することに困難を感じている方
実際のサービス環境で活用可能なマルチAIエージェントシステムアーキテクチャ設計能力を強化したい方
AIエージェント技術を活用して既存サービスの競争力を高めたり、新しいビジネスモデルを構想したい方
Spring AIベースのインテリジェント協業エージェントチーム構築事例を通じて実質的なサービス実装可能性を検討したい方
実習環境
💻 開発環境 (Environment)
IDE: IntelliJ IDEA Community Edition。
言語: Java 17または21。
フレームワーク: Spring Boot 3.5.8(最新安定版)。
ライブラリ: Spring AI 1.0.3(または1.1.0 Snapshot)。
データベース: MariaDB 11.8.
AIモデル: OpenAI (gpt-4o-mini または gpt-5-mini)。
Container : Docker Desktop
前提知識と注意事項
Java: 基本的なJava文法の理解(Java 17+推奨)。
Spring Boot: DI/IoC、JPA(Repository)、Controllerの基本的な使い方。
Database: 基本的なSQLの理解(SELECT、JOINの概念)。
学習資料
動画講義の最後の30講で(バックエンド、フロントエンドのソースコード)提供されます。
講義資料はPDFファイルで提供されます。
ソースコードはGithubを通じて提供します。
もし学習中に理解できない部分がありましたら、Q&A掲示板や1:1オープントークルームをご活用いただき、すぐにお問い合わせください
👩🎓Spring AI 実践(1:1 オープンチャット) : https://open.kakao.com/o/sXXxSI5h
学習対象は
誰でしょう?
単一チャットボットの限界にぶつかり、複雑なビジネスロジックをAIで制御したいシニア開発者
RAGとTool Callingを超えて、「自律的に協業するエージェントシステム」を作りたいAIエンジニア
前提知識、
必要でしょうか?
Javaプログラミング言語に関する基礎知識が必要です。
Spring Bootフレームワークに対する基本的な理解があると良いです。
データベースおよびSQLに関する基礎知識があれば役立ちます。
インフラン認証
キャリア認証
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受講生
675
受講レビュー
670
回答
4.9
講座評価
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講座
こんにちは、パク・メイル講師です。
SW教育センターを運営しており、大学、官公庁、企業へのコンサルティングおよびSW委託教育を行っています。
📄 主な講義経歴ほか多数
- goorm 特性化高校 専攻キャンプ講義(Full Stack コース)
- ソフトウェアマイスター高等学校 産学協力教師
- 光州人工知能士官学校 講義
- Fast Campus バックエンド ブートキャンプ講義
- スマート人材開発院 教育部長および講義
- 韓国電力公社 In-House コーディング委託教育
- 漢陽大学 ERICA オンライン講義
- ビットソフトウェア教育センター運営(海外就職、国費教育)
- SW採用研修事業(未来創造科学部)
- 人工知能、情報技術開発など職業能力開発訓練教師
* 教育に関するお問い合わせおよび提携(カカオトークチャンネル)
* 進行中の講義:https://itscoding.kr
🎤 オンライン教育コンテンツ提供
Inflearn:Java, DB, MVC, Spring, Spring AI & Agent, IoT
Fast Campus:Java, Spring Boot
email : bitcocom@empas.com
全体
30件 ∙ (7時間 51分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
9件
5.0
9件の受講レビュー
受講レビュー 24
∙
平均評価 5.0
5
Springで複数のエージェントを作成できることが新鮮で面白かったです。関連する構造やコードについても多くのインサイトを得られる機会でした。質の高い講義をありがとうございました。
はい、ありがとうございます。 エージェントの性能はエージェント設計とプロンプティングが重要なので、こちらをもっと勉強してみてください。最近はバイブコーディングでエージェントを設計することも多いですが、それよりは開発者であればバックエンド側は純粋なコーディングで開発してみて、今後ハイブリッド方式(例:Spring AI+n8nなど)に発展させてみるといいと思います。今年も全てのことが順調に進むことを願っています。ありがとうございます~~
受講レビュー 40
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 9
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平均評価 4.9
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
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