AI 智能体与系统设计
- 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。
William Wang
软件工程师 · AI 爱好者
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
全栈开发
- 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