张嘉

项目介绍：企业级 Multi-Agent Runtime 平台，基于 Orchestrator-Workers 架构实现 Agent 生命周期管理、任务编排、工具生态接入、上下文管理和结构化产物生成，支持复杂业务场景下多 Agent 协同执行

技术架构：SpringBoot 3 + WebFlux(Reactor) + MCP + Groovy + MyBatis Plus + MySQL + Vue3

职责描述：

• 多 Agent 编排引擎：自研状态机驱动的 Orchestrator-Workers 编排引擎，实现任务拆解、子 Agent 调度、结果审查和终态收敛；通过工具白名单、执行轮次限制和状态护栏控制 Agent 行为
• Agent Runtime 与事件系统：基于 WebFlux/Reactor 构建多 Agent 异步事件流架构，设计统一 Event Protocol，通过 SSE 实现 Agent 切换、工具调用和流式输出实时交互
• MCP Tool Runtime：实现 MCP JSON-RPC Client，支持 stdio/HTTP 双传输协议，实现工具发现、Schema 转换和动态注册，将外部 MCP Server 能力接入 Agent Tool Runtime
• 上下文工程与记忆系统：构建 Agent Context Pipeline，实现角色隔离、上下文裁剪、Token Budget 控制和 Prompt 组装；结合增量摘要、质量评分和长期记忆沉淀实现长会话管理
• 大模型网关与产物生成 Pipeline：实现兼容 Anthropic/OpenAI 协议的模型接入层，解决流式响应协议差异；基于 Markdown AST 和 JSON Repair 机制提升结构化产物生成稳定性
• Skill Runtime：基于 GroovyClassLoader 实现动态技能加载框架，支持工具脚本运行时编译、增量扫描和不停机更新，实现 Agent 能力模块热扩展

项目介绍：企业级智能搜索与知识检索平台，基于 LLM Query Understanding 构建自然语言查询解析、搜索计划生成、多源检索融合和智能结果生成能力，实现用户通过自然语言查询企业结构化与非结构化数据

技术架构：Spring Boot + Elasticsearch + Milvus + FastAPI + gRPC + MySQL + SSE

职责描述：

• 并发逻辑规划引擎：研发 Query Plan Tree 框架，利用 LLM 将复杂中文查询拆解为 AND/OR/NOT/SEARCH/COUNT 逻辑树。基于线程池并发执行子查询并引入短路优化，支持全集差集计算与结果分支溯源
• 元数据驱动 LLM 路由：通过 Java 端动态维护数据库字段 Schema，Python 端自动提取实体与规则注入，实现新增搜索维度仅需数据库增加一行配置，代码与 Prompt 零修改，解决了 Prompt 强耦合业务知识的痛点
• 多级降级与动态 DSL：设计"LLM 结构化分析 → 规则引擎 → 关键词字典匹配"的三级容错链，确保模型异常时系统依然具备稳定的检索能力；开发 DynamicQueryBuilder，实现 ES bool query 条件的自动路由与动态拼接
• 双协议与流式响应优化：采用 HTTP + gRPC 双协议架构，分别面向前端访问与 Java 服务间高性能调用；基于 SSE 实现阶段化流式输出，将结果生成拆分为"确定性数据构建 → LLM 摘要 → 引文关联"，避免 LLM 直接生成结构化事实数据，并提升长耗时任务的响应感知
• 微服务解耦与双级缓存：独立封装中文相对时间解析微服务（Time-MCP-server），统一处理模糊时间表达；针对高频相同查询设计 Plan/Parse 双级缓存，大幅降低 LLM 调用成本并提升响应速度

项目介绍：企业级 RAG 智能体平台，核心实现从文档入库到智能问答的全链路 RAG 系统，完整覆盖意图识别、问题重写、多路检索、会话记忆、模型路由容错等企业生产环节。采用分布式队列限流控制并发，通过熔断器和优先级降级保障多模型场景下的高可用性

技术架构：SpringBoot + MyBatis Plus + Milvus + Redis + Redisson + Apache Tika + Sa-Token

职责描述：

• 多路检索架构设计：设计多路检索引擎（意图定向 + 全局向量检索 + 后处理流水线），在保证召回率的同时提升检索精准度
• 问题理解优化：基于 LLM 实现问题重写与拆分机制，自动补全上下文并拆解复杂问题
• 会话记忆管理：设计会话记忆压缩策略（滑动窗口 + 自动摘要），降低 token 消耗，解决长上下文 Token 超限问题
• 模型调度与容错：实现模型路由与三态熔断机制，支持多模型优先级调度与故障自动切换
• 意图识别体系：构建树形多级意图识别结构，置信度不足时系统主动引导用户澄清需求
• 工具调用框架：实现 MCP 工具集成框架，通过注册表自动发现，实现知识检索与工具调用融合
• 分布式限流控制：实现 Redis ZSET + Lua 滑动窗口限流方案，支持全局与用户级并发控制

项目介绍：SaaS 短链接系统，为企业和个人用户提供高效、安全和可靠的短链接管理平台，提供深入的分析和跟踪功能，用户可以灵活地管理和优化其链接

技术架构：Spring Boot + Spring Cloud Alibaba + MySQL + Redis + RocketMQ + ShardingSphere + Sentinel

职责描述：

• 消息幂等控制：基于 Redis 实现 MQ 消费幂等性，确保消息在指定时间窗口内仅消费一次
• 缓存穿透防护：封装缓存穿透防护方案，通过双重判定锁与空值缓存优化大量不存在数据的查询问题
• 布隆过滤优化：使用 Redisson 布隆过滤器判断短链接存在性，提高判断效率，有效减少无效查询请求
• 流量治理与限流保护：整合 Sentinel 实现 QPS 级别限流，触发限流时进行降级处理保障系统稳定性
• 异步削峰架构：采用 RocketMQ 消息队列异步消费模式，削峰处理高并发访问下的监控数据写入需求
• 缓存一致性设计：设计"更新 DB 删除缓存"策略，保障短链接缓存与数据库之间的数据一致性
• 分布式并发控制：使用 Redisson 分布式读写锁，支撑短链接高并发场景下的数据修改操作
• 分库分表扩展：基于 ShardingSphere 实现分片路由，支撑跳转与分页场景下的定向查询