From 00290f9c08bd100016c67325a058f9554a2fc51f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 8ga <8ga@email.com> Date: Sat, 12 Sep 2026 21:51:51 +0800 Subject: [PATCH] add --- Resume.md | 26 +++++++++++++------------- 1 file changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/Resume.md b/Resume.md index e40d5e6..f3517ae 100644 --- a/Resume.md +++ b/Resume.md @@ -32,7 +32,7 @@ | 项目名称 | 维护周期 | 项目介绍 | |:-----|:-----|:-----| -| AaaS | 2025/09 ~ 至今 | 一个平台级项目，取自**Agent As a Service**缩写。旨在集中管理**MCP、知识库、LLM网关、AI Agent**，便于各业务部门通过API接入，目标是嵌入到各业务部门的工作流程中，以提高效率。| +| AaaS | 2025/09 ~ 至今 | 一个平台级项目，取自**Agent As a Service**缩写。
旨在集中管理**MCP、知识库、LLM网关、AI Agent**，便于各业务部门通过API接入。
目标是嵌入到各业务部门的工作流程中，以提高效率。| | 数字人 | 2025/04 ~ 2025/07 | 一个硬软件结合的产品，适合酒店服务台、商场导航屏等场景，语音交互并完成特定任务。| | 整车集成开发平台 | 2023/07 ~ 2025/03 | 为极氪汽车国内、瑞典的造型色彩团队服务，旨在提供一个整车开发全生命周期的管理系统。| | 蜂羽 | 2019/07 ~ 2023/05 | 一个为货主、司机服务的网络货运交易平台，并提供合同、开票、白条、保险等增值服务。| @@ -46,19 +46,19 @@ |:-----|:-----| | JDK | Bellsoft OpenJDK 21| | 框架 | spring-boot-3.x、spring-cloud-alibaba、spring-ai、spring-ai-alibaba、agentscope-java | -| 模型 | NewAPI（网关）、Qwen-2.5（128K）、Qwen-3.5-122B-A10B-FP8（430K）、Qwen-3.6-35B-A3B（128K）、gpt-oss-120b（128K）、bge-m3、bge-reranker-v2-m3 | +| 模型 | NewAPI、Qwen-2.5（128K）、Qwen-3.5-122B-A10B-FP8（430K）、Qwen-3.6-35B-A3B（128K）、gpt-oss-120b（128K）、bge-m3、bge-reranker-v2-m3 | | 存储 | MySQL 8.0+、Milvus 2.6+、Redis 8.0+、MinIO | ##### 工作内容 | 项目 | 职责 | |:-----|:-----| -| 接入LLM | 基于 spring-ai、agentscope-java 通过 NewAPI 暴露的 OpenAI API（v1） 端点接入聊天、嵌入模型。| -| 向量存储 | 在 K8s 和 Helm 部署 Milvus 集群（3个数据节点、3个查询节点）通过 spring-ai 的社区 starter 接入向量存储服务。| -| 网络搜索 | 在 Docker 部署 searxng 网页抓取工具，并通过其 REST API 接入，作为 AI Agent 免费使用的 web_search_tool。| -| 长期记忆 | 在 Docker 部署 Hindsight、agentscope-ReMe 并通过 REST API 接入，为 AI Agent 提供用户级别的长期记忆能力。| +| 接入LLM | 基于 spring-ai、agentscope-java 框架
通过 NewAPI 暴露的 OpenAI API（v1）端点接入聊天、嵌入模型。| +| 向量存储 | 在 K8s 和 Helm 部署 Milvus 集群（3个数据节点、3个查询节点）
通过 spring-ai 的社区 starter 接入向量存储服务。| +| 网络搜索 | 在 Docker 部署 searxng 网页抓取工具
通过其 REST API 接入，作为 AI Agent 免费使用的 web_search_tool。| +| 长期记忆 | 在 Docker 部署 Hindsight、agentscope-ReMe
通过 REST API 接入，为 AI Agent 提供用户级别的长期记忆能力。| | 多智能体 | 支持 Workflow、Agent As Tool 两种范式编排，也支持 A2A Agent。| -| 沙箱 | 通过 Docker 部署 1 个 all-in-one 容器，内置 Java、Node、Python 三个语言环境，通过 MCP 协议暴露为 MCP Server，**提供 shell、file_read、file_write、file_search 等工具**。为 AI Agent 绑定该 MCP 再通过 Prompt 引导，**将文件读写、运行脚本等敏感操作卸载到沙箱执行，提高安全性。**| +| 沙箱 | 通过 Docker 部署 1 个 all-in-one 容器，内置 Java、Node、Python 三个语言环境。
通过 MCP 协议暴露为 MCP Server，**提供 shell、file_read、file_write、file_search 等工具**。
为 AI Agent 绑定该 MCP 再通过 Prompt 引导，**将文件读写、运行脚本等敏感操作卸载到沙箱执行，提高安全性。**| ### 数字人 @@ -95,9 +95,9 @@ | 项目 | 职责 | |:-----|:-----| -| 异步任务优化 | 使用消息中间件取代线程池处理异步任务，避免线程池任务堆积造成任务丢失。创建异步任务时落表，同时发送1条消息。通过定时任务补偿（5s一次）避免消息发送失败造成任务悬挂，若重试达到上限仍然失败，通过企微群聊机器人告警，人工干预并确认风险。| +| 异步任务优化 | 使用消息中间件取代线程池处理异步任务，避免线程池任务堆积造成任务丢失。
创建异步任务时落表，同时发送1条消息。
通过定时任务补偿（5s一次）避免消息发送失败造成任务悬挂。
若重试达到上限仍然失败，通过企微群聊机器人告警，人工干预并确认风险。| | 企微机器人 | 将企微机器人相关能力打包成一个 starter 便于业务服务接入。| -| 分表 | 引入**Sharding Proxy**分表存储大表数据，根据实际业务场景仅通过唯一键进行查询，选择了唯一键哈希取模分表存取。仅保留近一年的数据，一年的数据增长约 1 亿左右，分了 10 张表。历史数据 gzip 压缩并归档至OSS，不再提供查询。| +| 分表 | 引入**Sharding Proxy**分表存储大表数据，根据实际业务场景仅通过唯一键进行查询，选择了唯一键哈希取模分表存取。
仅保留近一年的数据，一年的数据增长约 1 亿左右，分了 10 张表。
历史数据 gzip 压缩并归档至OSS，不再提供查询。| | 业务系统开发| 设计并开发**问题管理**子系统，对接到企业微信OA平台、公司内部工作流服务。| ### 蜂羽 @@ -117,13 +117,13 @@ | 项目 | 职责 | |:-----|:-----| -| 架构升级 | 因迭代节奏频繁、单体架构愈发臃肿，**为避免牵一发动全身也为了前后端分离，提高团队协作效率。**从 MVC 升级到 spring-boot 再拆成 spring-cloud 微服务，耗时 3 个月最终平稳上线。| +| 架构升级 | 因迭代节奏频繁、单体架构愈发臃肿，为避免牵一发动全身也为了前后端分离，提高团队协作效率。
从 MVC 升级到 spring-boot 再拆成 spring-cloud 微服务，耗时 3 个月最终平稳上线。| | 微服务网关 | 实现微服务请求路由、负载均衡，**使用插件化的思想，支持每个微服务自定义负载均衡策略，默认轮询。**| -| 消息中心 | 聚合多渠道消息触达平台，收敛 1 套 API 供业务服务集成，包括：**短信、外呼电话、隐私号、APP通知，微信订阅号通知、邮箱、钉钉群机器人**。 +| 消息中心 | 聚合多渠道消息触达平台，收敛 1 套 API 供业务服务集成。
包括：**短信、外呼电话、隐私号、APP通知，微信订阅号通知、邮箱、钉钉群机器人**。 | 身份认证服务 | 聚合多渠道**人脸识别、实名信息验证、企业信息验证**等能力，收敛 1 套 API 供业务服务集成。| | 登录/认证 | 开发**账号密码、短信验证码、微信授权登录**等注册、登录功能，并为其他业务服务提供用户账号鉴权能力。| -| 监控/告警 | 随着架构变得复杂，排查问题越来越费时间。通过监测 HTTP 端点的**请求量、耗时、内存、CPU 等开销，以及 JDBC、Redis 的耗时。当触发某个阈值主动通过钉钉群机器人告警，方便开发人员及时排查原因并优化。| -| 异步下载中心 | 系统用户经常在月底导出 Excel 报表满足对账等需求，为避免集中导出打垮服务器，做了一个集中管理的下载中心。前端直接请求下载中心，下载中心创建 1 个下载任务。下载中心通过线程池排队下载，8个线程、队列长度=32。根据任务信息从业务服务分批提取数据，然后生成 excel 文件再上传到 oss 生成一个有效期7天的下载链接，发送APP通知用户下载完毕。| +| 监控/告警 | 随着架构变得复杂，排查问题越来越费时间。
通过监测 HTTP 端点的**请求量、耗时、内存、CPU 等开销，以及 JDBC、Redis 的耗时。
当触发某个阈值主动通过钉钉群机器人告警，方便开发人员及时排查原因并优化。| +| 异步下载中心 | 系统用户经常在月底导出 Excel 报表满足对账等需求，为避免集中导出打垮服务器，做了一个集中管理的下载中心。
前端直接请求下载中心，下载中心创建 1 个下载任务。
下载中心通过线程池排队下载，8个线程、队列长度=32。
根据任务信息从业务服务分批提取数据，然后生成 excel 文件再上传到 oss 生成一个有效期7天的下载链接，发送APP通知用户下载完毕。| ### SmartCC外呼中心