目前开放工作机会

你好,我是 张锡桐

Java 后端 · AI Agent 开发 · 全栈工程师

专注于 Spring Cloud 微服务、分布式中间件与 AI Agent / RAG 知识库落地。 能独立完成从架构设计到容器化部署的全流程开发,具备 LLM / ASR / TTS 与 MCP 协议集成经验。

6+
主要项目
2
年学习积累
CET-6
英语 / 日语 N3
Profile.java
public class Developer {
  private String name = "张锡桐";
  private String role = "Java + AI Agent";
  private String[] stack = {
    "SpringCloud", "MyBatis-Plus",
    "Redis", "RabbitMQ",
    "SpringAI", "MCP",
    "PostgreSQL", "Vue3"
  };

  public String motto() {
    return "用代码解决真实业务问题";
  }
}
01

关于我

Java 后端与 AI Agent 方向的开发工程师,本科毕业于黑龙江外国语学院计算机科学与技术专业。 具备 Spring Cloud 微服务企业级应用开发经验,可完成从物联网设备接入、消息削峰 到数据同步分析的完整链路设计与落地。

同时掌握 LLM / ASR / TTS 集成与 MCP 协议,拥有 AI Agent、RAG 知识库应用的实践经验。 在项目中主动使用 AI 解决业务问题,具备较强的学习能力与技术好奇心。

  • 目标岗位Java / Agent 开发工程师
  • 最高学历本科 · 计算机科学与技术
  • 语言能力CET-6 · 日语 N3
  • 所在城市昆明 · 可出差

微服务架构

Spring Cloud Alibaba、Nacos、Gateway、Sentinel、Seata 全套企业级栈

AI Agent

Spring AI + DeepSeek / MiniMax,MCP 协议,RAG 双路混合检索

物联网 & 消息

MQTT 网关接入 + RabbitMQ 削峰 + Redis 缓存,支撑多设备并发

02

技术栈

Java 后端

Java 8 / 17 Spring Boot 3 Spring Cloud Alibaba MyBatis-Plus Spring AI Sa-Token
🧭

微服务中间件

Nacos Gateway Redis RabbitMQ Sentinel Seata MQTT XXL-Job
🤖

AI / Agent

LLM 集成 ASR / TTS Prompt 工程 MCP 协议 RAG Ollama DeepSeek MiniMax Lucene9 · BM25
🗄️

数据 & 运维

MySQL PostgreSQL Redis Docker Nginx Prometheus Grafana
🎨

前端

Vue 3 uni-app WebSocket ECharts TypeScript
🛠️

工具

IDEA Git Navicat Claude Code Cursor TRAE 支付宝接入
03

学习与工作时间线

从计算机网络技术专科到计算机科学与技术本科,从企业实习到独立项目开发的完整旅程
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2021 — 2024 学历

东北石油大学 · 全日制专科

计算机网络技术专业 · 主修数据库原理、JavaWeb 程序设计、计算机网络、Linux 系统、计算机组成原理

2024.03 — 2024.08 实习

深圳量德信息技术有限公司 · 软件开发实习生

独立完成管理模块前后端全流程开发;参与系统功能测试,提交跟踪修复 30+ Bug;编写软件使用流程文档,独立响应客户疑问。

2024.03 — 2024.08 项目

基于 Spring Boot 的医院管理系统

支付宝沙箱接入 + RabbitMQ 延时队列 15 分钟自动关单,Redisson 分布式锁扣减药品库存,WebSocket + ECharts 实时床位状态。

2024 — 2026 学历

黑龙江外国语学院 · 全日制本科

计算机科学与技术专业 · 主修数据结构、操作系统、软件工程、人工智能、日语

2025.04 获奖

计算机设计大赛 · 校级二等奖

《基于 CNN 的手写数字识别》

2025.11 — 2026.02 AI

中国移动客服系统(Spring Cloud + MiniMax)

对接 MiniMax LLM / ASR / T2A 实现语音客服,WebSocket 支持 AI → 人工客服切换(<200ms),MCP 协议驱动商品推荐下单。

2025.11 — 2026.02 AI

基于 RAG 的 Java 面试题知识库 Agent

36 份 PDF 面试笔记增量入库,PostgreSQL tsvector + Lucene9 BM25 双路召回 + RRF 融合,Spring AI 接 DeepSeek 生成回答并标注来源。

2026.04 · 至今 项目

智慧养牛数字化平台微服务开发

主导 6 层架构(设备 / 接入 / 消息 / 业务 / 数据 / 分析)设计与落地,MQTT + RabbitMQ 承接设备并发上报,Spring Cloud Alibaba 拆分微服务,Sa-Token 网关统一鉴权。

04

主要项目

端到端负责的四个代表性项目,覆盖企业微服务、AI Agent、支付业务与语音客服
01
2026.04 — 至今

智慧养牛数字化平台微服务开发

主导架构设计 · 六层链路落地

面向大型养殖场景,设计并落地"设备层 → 接入层 → 消息层 → 业务层 → 数据层 → 分析层"六层架构。牛只传感器经 MQTT 网关上报,RabbitMQ 承接削峰填谷,支撑多设备并发数据上报。

  • 基于 Spring Cloud Alibaba 拆分网关、鉴权、生产、进销存、系统、用户等微服务,Nacos 作为注册与配置中心
  • Sa-Token 在网关层实现统一鉴权;Sentinel 限流熔断 + Seata 分布式事务保障核心链路
  • Prometheus + Grafana 监控体系,Docker 完成容器化部署
Java 17Spring Boot 3Spring Cloud AlibabaGatewaySentinelSeataSa-TokenRedisRabbitMQMQTTMySQLPrometheusGrafanaDocker
02
2025.11 — 2026.02

基于 RAG 的 Java 面试题知识库 Agent

个人项目 · 全栈开发

面向自我学习与检索场景的 Java 面试题 RAG 系统。使用 Agent 工具将 36 份 PDF 面试笔记转 Markdown,按 SHA-256 增量入库,按标题层级切块(1307 chunk / 15 大类)。

  • 语料按标题层级切分(400 token / 60 重叠),保证 Q&A 不被拆分
  • PostgreSQL tsvector + Lucene9 BM25 双路混合召回,RRF (k=60) 融合排序 + 版本化 Redis 缓存(TTL 600s,异常降级)
  • RESTful API 提供 /api/search 混合检索、/api/ask 问答;Spring AI 接 OpenAI 兼容端点(DeepSeek),top5 拼上下文并标注来源
Java 17Spring Boot 3Spring AIVue 3PostgreSQLRedisMCPPDFBoxLucene 9DeepSeek
03
2025.11 — 2026.02

中国移动客服系统 · Spring Cloud + MiniMax

AI 客服模块 + 实时通信

模拟中国移动业务办理流程的分布式 Web 端管理系统,附带 MiniMax LLM、ASR、TTS 引入,还原真实业务场景。

  • 调用 MiniMax speech-02 / T2A 接口实现语音合成客服;ASR 完成语音→文字,配合 T2A 与 A2A 实现语音对话交互
  • 接入 MiniMax 文本模型处理用户意图理解与多轮对话;MCP 协议实现商品推荐、下单等能力
  • WebSocket 建立客户端与人工客服实时长连接,支持 AI → 转人工切换(<200ms),完整记录聊天记录支持工单追溯
Java 8Spring CloudSpring Bootuni-appVue 3MySQLRedisRabbitMQMiniMaxPrompt 工程MCPWebSocket
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2024.03 — 2024.08

基于 Spring Boot 的医院管理系统

支付模块 + 床位实时管理

面向中小型医院的全流程业务系统,覆盖工作人员调班、床位监控、挂号就诊、药品申请与发放、住院结算、线上支付与退款等业务。

  • 支付宝沙箱接入:用户扫码支付 → Redis 缓存订单队列 → RabbitMQ 延时队列 15 分钟自动关单 → 异步 notify 保证一致性,支付成功率 99.8%
  • Redisson 分布式锁扣减药品库存,防止多线程并发超发
  • WebSocket + ECharts 实时推送床位状态
Java 8Spring BootMyBatis-PlusVue 3MySQLRedisRabbitMQXXL-Job支付宝沙箱
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