王越峰
Wang Yuefeng
- 面向复杂任务构建任务理解与动态路由机制，依据模型推理+规则约束将请求智能分发至不同执行路径，并基于LangGraph编排链路支持Sample、DAG、Research、Multi-Agent等多种Agent执行模式。
- 实现基于ReAct的Multi-Agent协作框架，采用主Agent规划调度、多角色并发执行；通过任务板、共享工作区与点对点消息机制实现多Agent协作，并支持基于idle状态的任务再分配以及运行中的human-in-the-loop干预。
- 构建Agent可靠性治理体系：实现基于WASI的受限代码沙箱、LangSmith全链路观测，以及降级、fallback、熔断、失败重试与token budget控制，支撑多步骤Agent工作流的稳定运行。
- 设计并实现统一工具调用与能力扩展框架，在LangChain Tool抽象之上构建ToolRegistry管理工具元数据，支持原生工具、MCP工具与OpenAPI工具的统一注册、发现、动态暴露和受控执行。
- 实现基于Milvus的会话记忆检索与上下文压缩链路，通过语义召回和摘要注入等控制长对话场景下的上下文长度。
- 基于MinIO+Kafka搭建异步文档处理链路，支持分片上传、续传、合并及解析、切块、向量化、索引化并行处理。
- 基于MinerU解析后的JSON设计文档切块策略，结合递归细切、列表前导句和表头绑定及VLM图片描述回填，减少语义断裂，知识库检索召回率由73%提升至87%。
- 基于ES+IK分词器构建索引，采用BM25关键词召回与KNN语义召回双路策略，通过RRF融合召回结果，Cross-Encoder二阶段重排；MRR、NDCG均提升20%以上。
- 构建长短期记忆融合机制，结合短期Redis窗口上下文、长期LLM摘要抽取与ES记忆召回，增强多轮对话一致性。
- 基于RAGAS构建自动化评估，在450条测试集上系统忠实度由71%→85%，上下文精确度与召回率均接近90%。
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中能电子科技有限公司 · Java实习生
2025.06 – 2025.09
- 优化微信回调链路，基于Redis去重、异步任务与客服消息接口实现快速ACK、AI回复补发和重复消息过滤。
- 重构RabbitMQ互动通知链路，将手写连接池/轮询消费改为Spring AMQP监听模型；结合ACK/NACK、死信队列和Redis TTL锁，实现可靠投递、异常隔离与幂等防抖。
- 参与实现微信扫码登录与内容付费阅读模块，基于SSE同步扫码登录状态，接入微信/支付宝支付回调，结合分布式锁、幂等校验与异步消息机制保障订单状态一致性。
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