2026 年初可谓开年不利，如此情形下依然不能被境况打倒，亟待整理出现有的优势，最大化利用，然后快马加鞭开始做该干的事。
完美！15 天全职开发，时间紧凑但足够做出一个完整的 AI Agent 后端项目。我来为你重新规划一个高强度但全覆盖的实施计划。
pg 密码：123456
📅 15 天冲刺计划（2.22 - 3.9）
项目最终形态
K线图前端 (现有)
↓ API 通信
智能金融分析后端 (新建)
├── 单智能体 (ReAct + Function Call)
├── RAG 知识库 (金融文档 + 技术指标)
├── 多智能体协作 (分析/策略/风控)
├── LangGraph 工作流编排
└── Agent 平台化 (配置/监控/评测)🎯 15 天详细日程
Week 1: 核心能力构建 (Day 1-7)
Day 1-2 (2.22-2.23): 项目脚手架 + 单智能体
- ✅ 搭建 Spring Boot 3. x 项目
- ✅ 集成 LangChain Java / Google ADK Java
- ✅ 接入多 LLM (通义、GLM、文心，支持切换)
- ✅ 实现 ReAct 范式单智能体
- ✅ 集成股票数据查询工具（调用现有 BaoStock API）
- 产出: 能回答简单股票问题的 Agent
学习重点:
- ReAct 范式理解
- Function Call 原理
- LangChain Java 核心概念
Day 3-4 (2.24-2.25): 工具系统 + RAG 基础
- ✅ 实现工具注册中心
- ✅ 开发技术指标计算工具（MA、MACD、RSI）
- ✅ 集成 Milvus 向量数据库
- ✅ 实现文档解析与向量化
- ✅ 构建 RAG 检索管道
- 产出: 具备知识检索能力的 Agent
学习重点:
- Tool Calling 机制
- RAG 基本原理
- 向量数据库使用
- Embedding 模型
Day 5-6 (2.26-2.27): 智能体记忆 + 通信协议
- ✅ 集成 mem 0 实现长期记忆
- ✅ 实现 Agent 对话历史管理
- ✅ 学习并实现 A 2 A 通信协议
- ✅ 学习 MCP SDK（工具调用协议）
- ✅ 实现 Agent 间消息格式
- 产出: 支持记忆和通信的 Agent 框架
学习重点:
- 智能体记忆机制
- A 2 A 协议规范
- MCP 协议
- 状态管理
Day 7 (2.28): 单智能体完善 + 基础评测
- ✅ 实现流式输出
- ✅ 添加 Agent 基础日志
- ✅ 集成 OpenJudge 评测框架
- ✅ 构建简单评测数据集
- ✅ 编写单元测试
- 产出: 可评测的单智能体系统
学习重点:
- Agent 评测方法论
- 日志与可观测性
- 测试覆盖
Week 2: 高级特性 + 平台化 (Day 8-14)
Day 8-9 (3.1-3.2): LangGraph 工作流
- ✅ 搭建 LangGraph Python 微服务
- ✅ 设计多节点工作流图
- ✅ 实现全局状态管理
- ✅ 实现断点重启机制
- ✅ 开发自定义节点
- 产出: 可编排的工作流引擎
学习重点:
- LangGraph 核心概念（节点、边、图、状态）
- 工作流设计模式
- 子图与父图
Day 10-11 (3.3-3.4): 多智能体架构
- ✅ 设计 3 个 Agent（分析/策略/风控）
- ✅ 实现 Agent 路由机制
- ✅ 实现多智能体协作流程
- ✅ 分布式事务保证一致性
- ✅ 消息队列集成（RabbitMQ）
- 产出: 完整的多智能体系统
学习重点:
- 多智能体设计模式
- 分布式原理
- Agent 协作机制
Day 12-13 (3.5-3.6): 平台化 + 可观测性
- ✅ Agent 配置管理数据库（PostgreSQL）
- ✅ 实现工具动态注册
- ✅ Prompt 模板管理系统
- ✅ Agent 运行轨迹记录
- ✅ 工具调用监控 Dashboard
- ✅ 性能指标追踪（响应时间、Token 消耗）
- 产出: Agent 管理平台
学习重点:
- 平台化设计
- 可观测性最佳实践
- 配置管理
Day 14 (3.7): Human in the Loop + ag-ui 协议
- ✅ 实现关键决策人工确认
- ✅ 开发 Agent 输出审核接口
- ✅ 集成 ag-ui 协议
- ✅ 前端聊天界面组件
- ✅ Agent 思考链可视化
- 产出: 完整的人机交互系统
学习重点:
- Human in the Loop 设计
- ag-ui 协议
- AI-UI 交互模式
Day 15 (3.8-3.9): 前端集成 + 文档准备
前端集成
- ✅ 在 K 线图中嵌入聊天面板
- ✅ 实现 K 线与 AI 对话联动（点击 K 线自动分析）
- ✅ 展示 Agent 分析结果（文本 + 图表标注）
- ✅ ag-ui 协议对接（流式输出、思考链）
文档与准备
- ✅ 编写 README（项目介绍、架构、技术栈）
- ✅ 绘制架构图和流程图
- ✅ 编写使用文档（API、配置、部署）
- ✅ 准备 Demo 数据和场景
- ✅ 整理学习笔记（核心知识点总结）
- 产出: 完整的项目文档和可演示的系统
🏗️ 项目技术架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端层 (Vue 3) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ K线图组件 │ │ 聊天面板 │ │ 分析结果面板 │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
└─────────┼──────────────────┼──────────────────┼────────┘
│ │ │
│ ag-ui 协议 │ │
└──────────────────┼──────────────────┘
│
┌───────────────────────────┼─────────────────────────────┐
│ 后端层 (Spring Boot) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ API Gateway / ag-ui Handler │ │
│ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ Agent Runtime Engine │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Analysis │ │ Strategy │ │ Risk │ │ │
│ │ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │ │
│ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │
│ │ └─────────────┼─────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ A2A Communication Protocol │ │
│ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ LangGraph Workflow Engine │ │
│ │ ┌─────┐ → ┌─────┐ → ┌─────┐ → ┌─────┐ │ │
│ │ │Query│ → │RAG │ → │Agent│ → │Output│ │ │
│ │ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ │ │
│ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ Tool Registry & Execution │ │
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ Stock Query │ │ Technical │ │ │
│ │ │ Tool │ │ Indicators │ │ │
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
│ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ Memory & Context Management │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │Short Term│ │Long Term │ │ RAG │ │ │
│ │ │Memory │ │(mem0) │ │Knowledge │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│ 基础设施层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │PostgreSQL│ │ Milvus │ │RabbitMQ │ │
│ │ (Config) │ │ (Vector) │ │ (MQ) │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│ LLM 提供商 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 通义千问 │ │ GLM │ │ 文心 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────────┘📦 项目结构设计
kmap-ai-backend/
├── src/main/java/com/kmap/ai/
│ ├── KmapAiApplication.java # 启动类
│ ├── config/ # 配置
│ │ ├── LlmConfig.java # LLM 配置
│ │ ├── VectorDbConfig.java # 向量数据库配置
│ │ └── AgentConfig.java # Agent 配置
│ ├── agent/ # Agent 核心
│ │ ├── core/ # 核心接口
│ │ │ ├── Agent.java # Agent 接口
│ │ │ ├── Tool.java # Tool 接口
│ │ │ └── Memory.java # Memory 接口
│ │ ├── impl/ # 实现
│ │ │ ├── ReActAgent.java # ReAct Agent
│ │ │ ├── AnalysisAgent.java # 分析 Agent
│ │ │ ├── StrategyAgent.java # 策略 Agent
│ │ │ └── RiskAgent.java # 风控 Agent
│ │ └── registry/ # 注册中心
│ │ ├── AgentRegistry.java # Agent 注册
│ │ └── ToolRegistry.java # Tool 注册
│ ├── tool/ # 工具系统
│ │ ├── StockQueryTool.java # 股票查询
│ │ ├── TechnicalIndicatorTool.java # 技术指标
│ │ ├── ChartAnalysisTool.java # 图表分析
│ │ └── RAGRetrievalTool.java # RAG 检索
│ ├── memory/ # 记忆系统
│ │ ├── ConversationMemory.java # 对话记忆
│ │ └── LongTermMemory.java # 长期记忆 (mem0)
│ ├── rag/ # RAG 系统
│ │ ├── DocumentParser.java # 文档解析
│ │ ├── EmbeddingService.java # 向量化
│ │ ├── VectorStore.java # 向量存储
│ │ └── Retriever.java # 检索器
│ ├── workflow/ # 工作流
│ │ ├── WorkflowEngine.java # 工作流引擎
│ │ ├── State.java # 状态管理
│ │ └── Node.java # 节点
│ ├── protocol/ # 通信协议
│ │ ├── a2a/ # A2A 协议
│ │ └── agui/ # ag-ui 协议
│ ├── evaluation/ # 评测系统
│ │ ├── Evaluator.java # 评测器
│ │ └── Benchmark.java # 基准测试
│ ├── platform/ # 平台化
│ │ ├── config/ # 配置管理
│ │ ├── monitoring/ # 监控
│ │ └── logging/ # 日志
│ └── controller/ # API 控制器
│ ├── ChatController.java # 聊天接口
│ └── AgentController.java # Agent 管理
├── src/main/resources/
│ ├── application.yml # 配置文件
│ └── prompts/ # Prompt 模板
├── docker-compose.yml # 服务编排
├── README.md # 项目文档
└── docs/ # 详细文档
├── architecture.md # 架构文档
├── api.md # API 文档
└── learning-notes.md # 学习笔记🎓 学习路线覆盖清单
✅ 智能体核心
- [x] 单智能体
- [x] 多智能体
- [x] ReAct 范式
- [x] Function Call
- [x] Agent Skills
✅ 工作流
- [x] LangGraph 编排
- [x] 全局状态管理
- [x] 断点重启
- [x] 自定义节点
✅ 框架与技术
- [x] LangChain Java / Google ADK Java
- [x] A 2 A 通信协议
- [x] MCP SDK
- [x] ag-ui 协议
✅ 知识增强
- [x] RAG 系统
- [x] 向量数据库
- [x] 文档解析
- [x] 混合检索
- [x] 重排序
✅ 记忆系统
- [x] 短期对话记忆
- [x] 长期记忆 (mem 0)
- [x] 上下文管理
✅ 评测与可观测性
- [x] Agent 评测
- [x] OpenJudge 集成
- [x] 运行轨迹记录
- [x] 性能监控
✅ 平台化
- [x] Agent 配置管理
- [x] 工具注册中心
- [x] Prompt 模板管理
- [x] Human in the Loop
📚 每日学习资源
Day 1-2:
- LangChain Java 官方文档
- Google ADK Java GitHub
- 通义千问 API 文档
Day 3-4:
- RAG 原理论文 (Retrieval-Augmented Generation)
- Milvus 官方文档
- 向量数据库最佳实践
Day 5-6:
- mem 0 官方文档
- A 2 A 协议规范
- MCP 协议文档
Day 7:
- OpenJudge 框架文档
- Agent 评估方法论
Day 8-9:
- LangGraph 官方文档
- 工作流设计模式
Day 10-11:
- CrewAI 多智能体框架（参考）
- 分布式系统原理
Day 12-13:
- 可观测性最佳实践
- 平台化架构设计
Day 14:
- ag-ui 协议文档
- Human in the Loop 设计模式
🚀 立即开始
准备好后，请切换到 Act Mode，我将开始帮你：
- 创建 Spring Boot 项目脚手架
- 配置 LLM 多模型支持
- 实现第一个单智能体
- 集成工具系统
注意事项:
- 每天 8-10 小时高强度开发
- 边做边学，理论实践结合
- 每天完成当日目标再休息
- 遇到问题及时记录并解决
准备好开始了吗？