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项目1：企业级 AI 智能体 & 运维知识库系统架构落地
项目描述：面向政企设备运维、售后客服、内部研发场景，从零搭建整套 AI Agent 智能工作体系，替代传统人工问答、日志排查、故障研判、文档整理工作，实现业务全流程智能化增效。
负责内容：全权负责整体架构设计、技术选型、模块拆分、工作流编排；设计持久化记忆、规划自省、工具调用、多Agent协同机制；搭建私有化 RAG 知识库全链路，包含文档解析、切片策略优化、向量化、多路召回、重排、答案校验、幻觉抑制；完成 Qdrant 向量库集群部署、索引优化、并发压测、资源成本治理；对接业务平台接口，实现自动化故障诊断、日志解析、工单分拣、技术问答能力。
项目成果：大幅降低售后人工咨询量与研发排查耗时，常见故障自助解决率显著提升，线上问答准确率、稳定性、响应速度达到企业生产级标准；形成可复用的企业智能体架构底座与标准化落地规范，可快速复制到多业务线。
项目2：传统业务系统架构评审与技术升级顾问项目
项目描述：为多家中小型软件企业、传统 SaaS 平台提供架构评审、技术问诊、重构评估、风险排查顾问服务，解决系统臃肿、耦合严重、迭代缓慢、性能瓶颈、技术栈老旧等问题。
负责内容：梳理现有系统架构、数据流、服务依赖、瓶颈点位；输出完整架构评审报告、风险清单、优化建议、演进路线；给出微服务拆分、模块解耦、数据库优化、缓存策略、接口规范、工程化治理方案；针对业务痛点提供短平快的落地改造方案，避免无效重构与过度设计。
项目成果：帮助团队理清技术债务、规避线上风险、提升迭代效率；低成本完成系统架构升级规划，降低后期维护与扩容成本，适配中长期业务迭代。
项目3：大模型私有化落地与 AI 应用工程化项目
项目描述：针对企业私有化、内网、数据安全场景，落地轻量化、低成本、高可用的大模型应用体系，包含智能问答、文档治理、内容总结、代码辅助、流程自动化等场景。
负责内容：负责私有化 LLM 推理部署、显存优化、批量推理、限流熔断、监控告警；定制化 Prompt 工程、CoT 思维链设计、Few-shot 样本优化；搭建向量检索服务、知识库定时更新、增量入库、脏数据清洗机制；制定 AI 应用上线标准、测试规范、运维规范。
项目成果：实现企业数据不出网、安全可控的 AI 赋能；大幅提升内部文档治理、研发效率、业务咨询效率，模型响应速度、稳定性、资源利用率达到生产可用标准。
项目4：高并发后端系统设计与性能调优项目
项目描述：针对业务高峰期接口超时、数据库慢查询、缓存击穿、并发瓶颈等问题，进行全链路性能诊断与架构调优。
负责内容：全链路压测、慢查询分析、接口耗时拆解、缓存策略优化、数据库索引优化、读写分离方案设计；优化服务调用链路、异步化改造、限流降级、幂等性设计；输出完整性能调优报告与长期架构治理规范。
项目成果：系统吞吐量显著提升，接口响应耗时大幅缩短，高峰期服务稳定性显著增强，有效解决线上卡顿、超时、雪崩风险。