关于我
基本信息
- 姓名: 张懿滢
- 学历: 计算机科学与技术 · 本科在读
- 方向: AI 应用开发 / Agent 开发实习生
- Base: 杭州
- 年龄: 21 岁
联系方式
- 手机: 16692235963
- 邮箱: zyy481235383@qq.com
- GitHub: github.com/yycopy
我的故事
2023.09 — 从零开始
进入大学,选择计算机科学与技术专业。从第一行 Hello World 开始,用 782 页手写笔记记录每一个知识点。数据结构、排序算法、链表操作——每一道题都手写过完整代码。
2024 — Java 基础夯实期
系统学习 Java 核心:面向对象、异常处理、泛型、集合框架、HashMap 原理。同步推进数据库(SQL/JDBC/MyBatis)和 Java Web(Servlet/JSP/Filter)的学习。完成汉服租赁系统、MyBatis-Plus Demo 等入门项目。
2024 下半年 — 框架与工程化
进入 SSM 框架学习(Spring IoC/AOP、SpringMVC、MyBatis),开始接触 SpringBoot、SpringCloud 微服务架构。完成外卖平台、大众点评仿写、医院挂号系统等多个业务系统练手。参加蓝桥杯获得省级二等奖。
2025 — 微服务与全栈进阶
深入微服务架构:完成天机在线教育平台(16 个微服务)、hmall 商城系统等大型项目。掌握 Redis 高并发方案(缓存三连防护、分布式锁、秒杀系统)、消息队列(RabbitMQ 削峰)、分布式事务。前端能力同步提升,能够独立完成 Vue 3 全栈开发。
2026.01 至今 — AI Agent 转型
从传统后端转向 AI 应用开发。深入学习 Spring AI、LangChain4j、RAG 检索增强、向量数据库、多 Agent 协作。完成云智汇 AI 教育平台(路由工作流 Agent + RAG + Tool Calling)和 MiroFish 多智能体推演系统增强(ReAct Agent + GraphRAG + 可信评审)。确立 Agent 开发方向。
专业技能
AI 应用开发
熟悉 Spring AI / LangChain4j,掌握 ChatClient、流式对话、ChatMemory、Advisor、Tool Calling 等能力。
Agent 设计
熟悉路由工作流 Agent、ReAct Agent 与多 Agent 协作,能够设计意图识别、任务分发、工具调用和异常兜底链路。
RAG 与向量检索
熟悉文档切片、Embedding、TopK 召回、Metadata 过滤和上下文注入,具备 Pinecone、Chroma 使用经验。
记忆与图谱
具备 MongoDB 多轮对话与工具调用记录持久化实践,了解 Zep GraphRAG 实体关系记忆建模。
Java 后端
熟悉 SpringBoot、SpringCloud、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、RabbitMQ、Redisson、XXL-Job,具备微服务和高并发业务开发基础。
工程部署
熟悉 Linux、Docker 基础,了解 Flask、Celery、APScheduler 等 Agent 服务工程化组件。
学习方法论:782 页笔记背后
我的学习方法可以概括为三步沉淀法:
- 学 — 跟着视频/文档学习,理解核心概念和底层原理
- 写 — 手写笔记,用自己的话重新组织知识结构(不是抄,是重构)
- 做 — 立刻动手实践,把笔记里的知识变成项目代码
从数据结构到 AI Agent,782 页笔记就是这个循环的产物。每一页都是"学了 → 写了 → 做了"的证据。
关键习惯:
- 每学一个知识点,就问自己"它解决了什么问题"
- 不满足于"会用",要追问"底层怎么实现的"
- 项目驱动学习:先有项目目标,再反向补充知识缺口
技术栈全景
以下是我通过 782 页手写笔记 + 项目实践积累的完整技术栈:
编程语言
Java 基础 & 进阶
数据结构 & 算法
Java Web
框架
数据库 & 中间件
前端
工程化 & DevOps
设计模式
教育背景
山西晋中理工学院 · 计算机科学与技术(本科)
2023.09 - 至今
竞赛 & 证书
项目经历概览
1. MiroFish 多智能体世界推演系统增强
- 基于 MiroFish 开源多智能体仿真框架进行工程化增强,扩展主动信息采集、长期记忆写入、多 Agent 可信评审与 ReAct 报告生成链路
- 技术栈:Flask · OpenAI-Compatible LLM · Zep GraphRAG · Chroma · RabbitMQ · Celery · APScheduler · MySQL · Docker · camel-ai / camel-oasis
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2. 云智汇 AI 在线教育平台
- 基于微服务架构的 AI 在线教育平台,引入 Spring AI 路由工作流 Agent,实现课程问答、个性化推荐与智能下单
- 技术栈:SpringBoot · SpringCloud · MyBatis-Plus · MySQL · Redis · Redisson · RabbitMQ · XXL-Job · Spring AI · Pinecone · MongoDB
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目标与愿景
短期目标(2026): 找到 Agent 开发实习机会,将课堂知识和项目经验转化为真实的工程实践。希望在一个有挑战性的团队中,继续深耕 AI Agent 方向。
中期目标: 成为一名合格的 AI 全栈工程师,能够独立完成从需求分析、Agent 设计、RAG 搭建到后端部署的完整链路。
长期愿景: 在 Agent 技术快速发展的浪潮中,做一个有深度的技术人——不仅会用工具,更理解底层原理;不仅能写代码,更能设计系统。