我是一名专注于 AI Agent开发 的技术爱好者， 深入研究大语言模型的应用落地与智能系统设计。
在智能Agent领域，我主导开发了基于 LangChain/LangGraph 的多Agent系统， 实现了从知识库建设到自动化运维的完整解决方案。
我相信AI Agent将重塑人机交互方式，致力于将前沿AI技术转化为切实可用的产品能力。
AI应用产品开发 / 智能Agent设计与开发
Prompt工程 · RAG系统 · Multi-Agent架构 · 知识库建设
LangChain · LangGraph · LlamaIndex · MCP协议
与目标岗位JD高度匹配的技术能力
了解主流Agent建设框架的使用与二次开发，能够设计Multi-Agent系统架构。
熟悉LLM部署与调用，对提示词工程建设、调优有实践经验。
掌握Embedding模型原理，熟悉向量数据库与知识召回策略（混合检索、Rerank）。
设计多Agent协作系统，通过图编排实现工作流模块化与灵活调度。
集成MCP协议接入日志查询、Prometheus告警、MySQL操作、联网检索等外部工具。
具备网络安全实战经验，能够从安全视角审视AI系统的潜在风险。
独立开发的AI Agent项目，展示从架构设计到落地的完整能力
2026.3 - 2026.5 | 独立开发
整合知识库、对话、运维三大能力的AI Agent系统，通过自动化应答与故障排查降低团队OnCall人力成本。
基于LangChain设计多Agent系统（知识库、对话、运维），通过图编排实现工作流模块化。集成MCP协议接入日志查询、Prometheus告警、MySQL操作、联网检索等外部工具。
实现文档向量化存储与检索全流程，针对分割粒度与TopK参数进行多组对比实验，确定最优参数组合，知识检索准确率达85%以上。
覆盖业务咨询、告警自救、工单预处理等场景，支持多轮上下文记忆，基于SSE实现流式输出，前端实时呈现对话效果。
基于Plan-Execute-Replan模式构建运维Agent，打通"告警触发→知识检索→执行规划→工具调用→结果分析→建议生成"完整链路，响应时间从小时级降至分钟级。
2026.2 - 2026.3 | 独立开发
可审计的Agent工作台，对话、记忆以可读文件形式管理，解决主流Agent记忆黑盒化、Prompt不透明痛点。
确立"文件优先、索引可丢弃"原则，会话记录持久化为JSON、长期记忆存储为Markdown，LlamaIndex负责可丢弃、可重建的索引缓存层。
系统提示词由身份、技能快照、记忆、用户画像等文件动态拼装，修改即生效，全程可溯源。
技能以独立目录+SKILL.md定义，Agent按需加载技能，实现低扩展成本、易审查的技能管理。
网络安全领域的实战经验
青岛市公安局
负责对黑产与高危站点执行全链路的渗透测试，熟练主导从资产测绘、高危漏洞挖掘到初始权限获取的完整攻防生命周期。累计协助获取50+恶意站点后台权限、并完成对100+主机的深度控制。
深入剖析恶意网站与黑产网络架构，对恶意安卓应用(APK)进行后台溯源。编写与整理威胁情报报告，详细记录漏洞触发机制、PoC验证步骤及危害评级。
针对可能存在漏洞的功能点进行手工实测验证，独立搭建测试环境复现各类复杂漏洞的利用链路，并深入分析漏洞成因。
深入参与日常基础运维，负责日常系统监控、安全问题的专业答复，定期协助执行资产梳理与系统安全基线核查工作。
技能迁移： 安全背景使我能够从攻击者视角审视AI系统的潜在风险，在Agent开发中更注重输入验证、权限控制和安全边界设计。