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[Season 2] Spring AI実戦:Multi AIエージェントシステム開発

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

25名 が受講中です。

  • bitcocom
Spring Boot
RAG
AI Agent
Spring AI
Model Context Protocol

受講後に得られること

  • 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。

[Season 2] Spring AI実践:Multi AIエージェントシステム開発

エンタープライズ級AIエージェント、
どこまで作ってみましたか?

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。

Spring AIのルーターパターンとRAG、
MCPを活用して
マルチAIエージェントシステムを構築する、
実践開発過程を学ぶと、

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。

この講義が終わったら、あなたは

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)を設計し実装する経験を積むことになります。

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。これを通じて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ちます。

  • 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。

✔️

Spring AI マルチエージェント
開発の新たな地平

Spring AIとRouter Patternベースの
Multi AIエージェント構築

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パターン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)

RAGとMCPを活用したリアルタイム
AI協業システムの実装

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連携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

コア技術と
実習コード提供

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。

📚 Spring AIマルチエージェント
システムアーキテクチャ設計

シーズン2の紹介と開発環境の構築

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

データモデリングおよびDTO設計

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

ビジネスロジックおよびツール(Tool)の実装

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を設計及び実装します。

Tool Calling

ベクトルDBベースの推薦システム(RAG)

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て実習します

MariaDB VectorDB

マルチエージェントシステムアーキテクチャ設計

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

プロンプトエンジニアリングと最終統合

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連動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。

実戦テスト

バックエンドPostmanでテスト

フロントエンドテスト

Node.js、VS Code、React.js、JavaScript、Tailwind CSS、Vite Tool

こんな方のお悩みを
解決できます!

📌

シニアバックエンド開発者

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、実際の実装方法が途方に暮れていた方
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

📌

AIエンジニア

RAGと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

📌

新規AIサービス企画者

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

受講前の参考事項

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)。

  • コンテナ: 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。

こんな方に
おすすめです

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。

こんにちは
です。

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受講生

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受講レビュー

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回答

4.9

講座評価

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講座

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

カリキュラム

全体

30件 ∙ (7時間 51分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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