Java程序员轻松入门AI大模型：从零开始实践Agent开发（收藏版）

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原创 2026-08-18 11:59:14 148 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

AI大模型入门指南：从基础到实践的系统学习路径本篇文章默认面向对大模型领域感兴趣的程序员。阅读详情

本文分享了一个Java后端程序员如何从零开始学习AI大模型和Agent开发的过程。作者通过学习Python基础、FastAPI、RAG、LangChain、LangGraph等工具，结合自身无人机业务经验，探索如何将Agent能力融入现有Java业务系统。文章重点讨论了Java与Agent的协同工作模式，以及如何将传统Java业务能力作为Agent的可调用工具。作者还分享了基于无人机自主巡检的Agent实践项目，并计划在系列文章中深入探讨Java程序员在Agent开发中遇到的实际问题，如系统分工、接口调用、技术选型等。对于想要了解AI大模型和Agent开发的Java程序员，本文提供了一个实用的学习路线和实践参考。

最近半年，我零零散散学了一些和 Agent 开发相关的知识，基本是跟着编程导航的学习路线一路学下来的,如下图

最开始先补了一些大模型、NLP相关的基础知识。因为之前主要写Java，Python基本属于从零开始，所以又跟着菜鸟教程快速过了一遍Python语法。

之后开始接触FastAPI、RAG，还跟着教程做了一个简单的知识库Demo：上传文档、解析文档，再根据文档内容回答问题。

再往后就是LangChain、LangGraph……

东西确实学了不少，但越往后学，我心里反而越不踏实。因为我发现：学的时候感觉自己懂了，过一段时间又忘了。而且跟着教程把Demo跑起来是一回事，真正让我自己去做一个东西，又是另外一回事。

所以我开始想：

能不能不再单纯跟着教程学，而是把这些东西和我现在正在做的无人机业务结合起来？于是，就有了现在这个无人机自主巡检Agent项目，也有了这个系列。

我的本职工作是一名 Java 后端程序员，日常接触更多的是 Spring Boot、Spring Cloud、MySQL、Redis、MQ、Netty 这些传统后端技术。

所以刚开始接触 Agent 时，我其实一直有一个疑问：

这些东西和我一个 Java 后端程序员到底有什么关系？

直到我开始尝试把 Agent 放进现有的业务系统里，我才慢慢发现：

Agent 和传统 Java 后端并不是非此即彼的关系。

我真正感兴趣的，也不是“从 Java 逃离到 AI”，而是另外一个问题：

如果把 Agent 能力加入一个已经运行的 Java 业务系统，会发生什么？

这也是我决定开始这个系列的原因。

一、为什么开始关注 AI Agent？

我和大多数普通人一样，一开始接触大模型就是用来问个问题，写文档，生成PPT,然后去年开始接触一些编程Agent 工具用来辅助我写代码，我就觉得Agent 太厉害了，以前碰到不会写的功能代码，都是先去GitHub,掘金，优快云,公众号等平台上搜一遍，看看有没有对应的实现案例，现在直接一句话给编程Agent 就能帮我完成了。这一刻我感受到了Agent的厉害之处，不过，编程Agent再厉害，本质上还是一个开发工具。后来真正让我对Agent开发产生兴趣的，是另一个问题：

既然Agent 可以自己理解我的编程需求、调用工具完成代码，那它能不能同样理解业务人员的需求，再去调用我们已经写好的Java业务能力？这个想法也让我开始重新看待自己每天在写的Java业务代码，以前写一个业务功能，大部分执行流程都是程序员提前确定好的。

比如：

用户请求
   ↓
Controller
   ↓
Service
   ↓
数据库 / Redis / MQ
   ↓
返回结果

程序应该执行什么、什么时候执行、下一步去哪里，基本都已经写在代码里。

而Agent让我觉得有意思的地方在于：部分执行路径不一定需要由程序员提前完全写死。

Agent可以根据用户的自然语言和当前执行结果，判断下一步应该调用什么能力。

用户自然语言
      ↓
     Agent
      ↓
理解用户想做什么
      ↓
判断下一步需要什么
      ↓
选择并调用 Tool
      ↓
Java 业务系统
      ↓
获取结果
      ↓
继续判断下一步

这也是我后来对Agent理解发生变化的地方：大模型不再只是负责回答问题，而是开始参与到整个任务的执行过程中。

二、Agent来了，原来的Java系统怎么办？

当我真正开始考虑把Agent放进现有业务系统时，又遇到了一个很现实的问题：

原来已经写好的这些Java业务代码怎么办？难道为了接入Agent，还要重新用Python写一遍？

毕竟现在很多AI相关的教程和框架都是围绕Python展开的。我自己学习LangChain、LangGraph、RAG的时候，也基本都在使用Python。

但真正开始考虑把Agent接进现有的无人机系统后，我发现这个问题其实想复杂了。

拿我现在接触的业务来说，原来的Java系统已经有很多成熟的能力：

设备管理
用户和权限
消息队列
任务调度
设备交互

这些东西不会因为系统加入了一个Agent，就需要重新用Python实现一遍。

真正需要考虑的问题反而变成了：

Agent应该负责什么，Java又应该负责什么？

目前我的理解是：

Java继续负责那些稳定、确定的业务能力。

而Agent负责的是理解用户想做什么、规划下一步应该做什么，以及决定调用哪些已有的业务能力。

比如以前用户想执行一次无人机巡检，可能需要自己进入系统、选择设备、创建任务、规划航线，再执行任务。

加入Agent以后，我希望用户只需要告诉系统：

“帮我对A区域执行一次巡检。”

剩下的事情可以变成：

用户自然语言
      ↓
   AI Agent
      ↓
理解任务 / 任务规划
      ↓
选择需要调用的 Tool
      ↓
   Java业务系统
      ↓
设备查询 / 任务创建 / 航线编辑 /任务执行
      ↓
   返回执行结果
      ↓
Agent继续处理

Java 与 AI Agent 协同架构图

这样看的话，Agent并不是把原来的Java系统替换掉了。

相反，原来的Java业务能力反而成为了Agent可以调用的“工具箱”。

例如：Agent需要知道无人机是否在线，不需要自己实现一套设备管理，而是调用Java现有的设备查询接口

这也是我目前学习Agent之后一个比较大的认知变化。所以我现在并不纠结“Java和Python到底应该选哪个”。我更感兴趣的问题是：

一个有Java后端开发经验的程序员，怎么利用原来积累的工程能力，把Agent真正接进一个已经存在的业务系统？

这也是后面这个系列我准备重点实践的方向。

三、我开始拿一个真实业务场景来实践

我围绕自己比较熟悉的无人机业务场景，完成一个：

AI无人机自主巡检Agent。

原来的无人机综合管控系统已经拥有设备接入、设备管理、任务管理、实时数据等能力。

我想尝试在这些能力之上增加一层Agent。目前这个项目已经开始动手实现，Agent侧主要使用Python + FastAPI + LangGraph，Java侧则继续复用现有业务能力。下面是目前项目的一部分代码结构：

最终希望用户可以直接说：

“帮我对A区域执行一次巡检，发现异常后生成巡检报告。”

然后由Agent逐步完成：

理解巡检需求
     ↓
查询可用无人机
     ↓
获取设备状态
     ↓
生成任务规划
     ↓
用户确认
     ↓
调用原有Java业务接口
     ↓
执行巡检
     ↓
收集结果
     ↓
生成巡检报告

Java 与 AI Agent 协同架构图

四、这个系列准备记录什么？

这个系列不会只写“LangGraph是什么”“RAG是什么”这样的概念介绍。

网上已经有大量比我写得更完整的教程。

我更希望记录的是：

当一个Java程序员真正尝试把这些AI技术放进业务系统以后，会遇到什么问题。

比如：

Java系统和Agent到底应该怎么分工？
Java里的业务接口怎么变成Agent可以调用的Tool？
为什么选择FastAPI + LangGraph，而不是直接在Java里实现？
Agent执行到一半失败了，任务状态怎么办？
哪些操作可以交给Agent，哪些操作必须由人确认？
RAG、MCP这些东西，到底是真的需要，还是为了用技术而用技术？

这些问题，目前有些我已经有了一点答案，有些我自己也还在探索。

所以这个系列更像是一份：

Java × AI Agent 的工程实践记录。 Java × AI Agent 实践路线图

五、写在最后

我现在越来越觉得，对于传统后端程序员来说，AI并不一定意味着“重新开始”。

过去学习的数据库、缓存、消息队列、微服务、MQTT、系统设计，并不会突然失去价值。

至少对现在的我来说，比起纠结“Java会不会被AI淘汰”，我更想搞明白一件事情：

当LLM拥有理解自然语言、规划任务和调用工具的能力以后，我们应该怎样重新组织原来的业务系统？

目前这个项目还在不断完善，我自己也还有很多问题没有搞明白。

比如为什么这里选择LangGraph、Agent和Java到底怎么划分边界、RAG是不是一定有必要、MCP又应该怎么接进来……

这些问题我现在也没有完整答案。

不过这次我不准备等“全部学会”以后再写了。

项目做到哪，我就记录到哪。踩了什么坑、为什么这么设计、哪些地方后来发现自己理解错了，我都会尽量真实地记录下来。

可能过几个月再回头看第一篇，会发现现在的一些想法挺幼稚的。

但这恰好也是我想记录这个系列的原因。

最后

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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