# William Wang

软件工程师 · AI 爱好者

- 邮箱：william.mq.wang@gmail.com
- GitHub：https://github.com/William-AIdev
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/william-mq-wang/

## 个人简介

主要从事后端开发，熟悉 Python 和 SQL，有 API 设计、系统自动化、全栈开发和 AI Agent 项目的实践经验。曾在澳大利亚完成实习，能够负责后端架构，并配合前端和产品完成开发。

## 项目经历

### AI 智能体与系统设计 — 个人项目

项目仓库：https://github.com/William-AIdev/Agentic-RentingSystem

- 使用 LangGraph 和大模型 API 开发租赁订单助手，处理订单流程中的业务任务。
- 将 Markdown 文档分块，用 HuggingFace 模型生成向量，并通过向量数据库检索相关文档和业务规则。
- 调整智能体的工具调用流程，通过反复测试减少不必要的调用和 Token 消耗。
- 使用 Docker Compose 管理运行环境，接入 CI 流水线，方便部署和代码检查。

### 全栈开发 — 大学项目与个人项目

- 使用 React、Next.js 和 TypeScript 主导前端开发，根据自己设计的原型实现页面。
- 与后端约定接口格式，完成联调，检查页面与服务之间的数据是否一致。
- 使用容器和 CI/CD 流水线部署项目，区分开发环境和运行环境。

## 教育背景

信息技术硕士 — UNSW

## 核心技能

- **编程语言：** Python、SQL、JavaScript、Bash
- **后端与系统：** RESTful API、OpenAPI、身份认证与权限管理、PostgreSQL、SQLAlchemy、Supabase
- **前端：** React、Next.js、TypeScript、Tailwind、设计稿还原
- **AI 与自动化：** LangGraph、LangChain、RAG、向量数据库、工作流自动化、大模型工具调用
- **DevOps 与工程实践：** Docker、CI/CD、GitHub Actions、Linux、云就绪架构

## 我的工作方式

做项目时，我习惯先理清整体流程，再拆分具体任务。会留意用户体验，也重视测试和代码的可维护性。遇到不熟悉的框架，通常会先做一个小项目来熟悉它。

## 持续探索

最近主要研究 AI Agent 在业务流程中的用法，也在继续学习部署、自动化和 DevOps 相关的内容。