智能客服系统
案例介绍
技术栈：Python、LangChain、LangGraph、MCP Server、RAG 检索架构、向量数据库 Milvus、FastAPI、Redis、Docker、阿里大模型。
负责任务：需求拆解、整体架构设计、多智能体编排、MCP 服务对接、RAG 知识库文档解析分块、Embedding 向量化、检索重排、对话上下文管理、工具调用封装、接口开发、容器化部署与联调全流程。
实现亮点：基于 LangGraph 实现多 Agent 任务拆解与自省复盘；通过 MCP Server 统一业务系统能力调用；RAG 分层检索 + 重排大幅降低大模型幻觉；支持会话记忆、多轮对话、工单自动流转；架构解耦可插拔，便于后续业务扩展。
开发难点：多 Agent 流程编排与状态一致性管控；业务文档杂乱下的智能分块与精准检索；大模型工具调用稳定性异常容错；单人兼顾架构、编码、调优、部署，通过 AI 编码工具提升开发效率、快速迭代落地。
智能客服系统
案例介绍
独立负责 AI Agent+MCP Server+RAG 智能客服系统全流程开发，借助 AI 辅助编码落地整套业务。
技术栈：Python、LangChain、LangGraph、MCP Server、RAG 检索架构、向量数据库 Milvus、FastAPI、Redis、Docker、阿里大模型。
负责任务：需求拆解、整体架构设计、多智能体编排、MCP 服务对接、RAG 知识库文档解析分块、Embedding 向量化、检索重排、对话上下文管理、工具调用封装、接口开发、容器化部署与联调全流程。
实现亮点：基于 LangGraph 实现多 Agent 任务拆解与自省复盘；通过 MCP Server 统一业务系统能力调用；RAG 分层检索 + 重排大幅降低大模型幻觉；支持会话记忆、多轮对话、工单自动流转；架构解耦可插拔，便于后续业务扩展。
开发难点：多 Agent 流程编排与状态一致性管控；业务文档杂乱下的智能分块与精准检索；大模型工具调用稳定性异常容错；单人兼顾架构、编码、调优、部署，通过 AI 编码工具提升开发效率、快速迭代落地。
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