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主要方向：Java 后端开发与 AI 应用开发，重点关注 RAG、AI Agent、MCP 等 AI Native 技术。

专业技能

  • Java： 具有扎实的 Java 基础，熟悉集合、IO、异常、反射、Lambda / Stream、多线程等常用技术，了解 JVM 内存结构、类加载及垃圾回收机制。

  • 后端框架： 熟悉 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis / MyBatis-Plus，了解 Spring MVC 执行流程、Filter 与 Interceptor，能够独立完成常见后端业务开发。

  • 数据库与缓存： 熟悉 MySQL 索引、事务、锁、MVCC 及 EXPLAIN；熟悉 Redis 常用数据结构、持久化、缓存异常问题及 Redisson 分布式锁。

  • 中间件与微服务： 熟悉 RabbitMQ / RocketMQ 基础应用，了解消息可靠性与消费幂等；了解 Nacos、OpenFeign、Sentinel、Gateway 等 Spring Cloud Alibaba 组件。

  • AI 应用开发： 熟悉 Spring AI，能够使用 ChatClient / ChatModel、Structured Output、Advisor、Tool Calling、流式对话及多轮会话完成大模型业务接入。

  • RAG & Agent： 熟悉 RAG 基本开发流程，了解 Hybrid Search、Rerank、Query Rewrite；了解 MCP、Agent Workflow、SubAgent、A2A、Agent Skills 等 AI Agent 技术。

  • AI Coding： 熟悉 Cursor、OpenAI Codex 等 AI Coding 工具，能够辅助完成需求分析、代码理解、代码生成、重构、Debug 及项目开发。

  • 前端开发： 熟悉 Vue、Element UI、uni-app，能够完成后台管理页面及前后端接口联调。

  • 工程工具： 熟悉 Linux、Docker、Nginx、Git、Maven、WebSocket、Elasticsearch、Spring Security + JWT、腾讯云 COS 等常用开发技术。

项目经历

FlowOps 智能工单与事件协同平台

项目时间：2026.02 - 至今 项目性质：个人项目 / 持续开发

技术栈： Spring Boot MyBatis-Plus MySQL Redis RocketMQ Elasticsearch WebSocket XXL-Job Spring Security Docker

项目介绍

面向团队协作与内部问题处理场景开发的智能工单平台，提供工单创建、分类分派、状态流转、评论协作、实时通知、SLA 超时提醒、全文检索、操作审计及 AI 辅助处理等功能。

负责模块

  • 工单服务： 实现工单创建、分类、分派、优先级管理、状态流转、评论及附件管理。

  • 权限服务： 基于 Spring Security + JWT 实现用户认证，并通过 RBAC 控制不同角色的数据访问权限。

  • 消息服务： 使用 WebSocket 实现工单状态变更、评论、@提醒及超时通知。

  • 搜索服务： 使用 Elasticsearch 建立工单索引，实现标题、描述、标签、状态、负责人等多条件组合检索。

  • 任务服务： 使用 XXL-Job 处理 SLA 超时扫描、工单升级、长期未处理提醒等定时任务。

项目亮点

  • 使用 Redis 缓存热点数据，并结合缓存空值、TTL 和分布式锁处理缓存穿透与热点 Key 问题。

  • 使用 RocketMQ 将通知、搜索索引同步、日志记录等非核心流程异步化，降低主业务链路耦合。

  • 通过消费幂等与业务唯一键避免消息重复消费造成的数据异常。

  • MySQL 保存业务主数据，Elasticsearch 负责检索，通过消息事件维护搜索数据最终一致性。

  • 使用 Redisson 分布式锁控制多实例定时任务重复执行。

  • 接入 AI 能力实现工单自动分类、优先级建议、内容摘要及相似历史工单推荐。

NexusAgent 企业知识与工具智能体平台

项目时间：2025.08 - 至今 项目性质：个人项目 / 持续开发

技术栈： Java Spring Boot Spring AI MySQL Redis Elasticsearch MCP FastAPI Docker OpenTelemetry

项目介绍

基于 Java 与 Spring AI 开发的企业知识与工具智能体平台，支持知识库问答、文档检索、工具调用、多轮会话及 Agent 任务执行，重点探索 RAG、MCP、Agent Workflow 与 AI 工程化在业务系统中的实际应用。

负责模块

  • 知识库服务： 支持 Markdown、PDF、TXT 等文档导入、切片、Embedding、索引及知识检索。

  • RAG 服务： 实现 Query Rewrite、Hybrid Search、Metadata Filter、Rerank 和引用溯源。

  • Agent 服务： 基于 Spring AI Tool Calling 构建任务执行流程，根据用户请求选择 RAG、Tool 或 SubAgent。

  • MCP 服务： 封装知识检索、数据库查询、任务管理等 MCP Tool，使 Agent 能够统一调用外部能力。

  • 会话服务： 使用 Redis 保存会话上下文及短期记忆，支持多轮连续对话。

项目亮点

  • 使用 BM25 + Vector Search 构建混合检索，并通过 Reranker 对候选结果二次排序，提高知识检索准确性。

  • 基于 Structured Output 约束模型输出 JSON，减少模型返回格式不稳定对业务代码的影响。

  • 设计 Tool Router，根据任务类型动态选择知识检索、数据库查询或业务工具，避免所有请求直接交给大模型。

  • 探索 Dynamic Tool Discovery，在工具数量增加时按需加载 Tool Definition，减少上下文占用。

  • 将复杂任务拆分给 Search Agent、SQL Agent、Document Agent 等 SubAgent，降低单 Agent 上下文复杂度。

  • 使用 OpenTelemetry / Micrometer 记录模型耗时、Token、检索链路、Tool Call 等信息，便于排查 AI 调用问题。

  • 对写入、删除等高风险 Tool 引入二次确认，避免 Agent 未经用户确认直接执行敏感操作。

  • 持续关注 MCP、A2A、Decision Model 等新型 Agent 技术，并尝试用于模型路由、任务决策与多 Agent 协作。

校园经历

大数据协会

技术部 · 副社长｜2025.09 - 2026.05

负责技术部日常管理、技术分享及内部培训，参与策划并执行 3 场技术分享活动，累计参与学生超过 200 人。

获奖与证书

  • 中国大学生计算机设计大赛 · 国家三等奖

  • 辽宁省中软国际 AI 挑战赛 · 省二等奖

  • OFCA OpenHarmony 认证

  • CET-4