经历

构建了把 Model 3 与 Model Y 用户反馈转为研发洞察的智能体分析流程。

• 使用 LangChain Deep Agents 搭建智能体 Harness，通过 TODO 规划与专用子智能体拆分多步骤分析。
• 识别用户意图、按请求类型分组记录，并将聚类委派给子智能体，汇总为结构化结果。
• 将结果接入 Angular/C# 内部平台，帮助研发团队定位关键问题并调整需求优先级。

开发了将自然语言指令转为 ABB 机器人可执行 RAPID 命令的 LLM 任务规划器。

• 通过 Azure OpenAI、MCP 与 Robot Web Services，把指令拆解为多步骤任务并协调并行机器人操作。
• 加入执行失败处理，使规划器能够响应失败动作并继续后续流程。
• 通过动态 HSV 参数调整改善变化光照下的七巧板识别，并开发基于 RAG 的 AppStudio 助手支持功能生成与技术检索。

构建了从错误捕获到智能诊断的前端监测流程。

• 使用 NestJS 定时任务捕获 JavaScript 与未处理 Promise rejection 错误，由 LLM 智能体分析后写入 MySQL。
• 开发基于 RAG 的诊断智能体，检索技术知识并生成结构化 JSON 解决方案用于前端可视化。

为交互式虚拟世界设计了具备长期记忆与检索增强推理的 LangChain 多智能体系统。

• 使用 LangChain 设计多智能体架构、长期记忆与检索增强上下文流程。
• 将系统集成到 Phaser 环境，使智能体在交互中保持上下文。

• GPA: 3.93 / 4.0
• 毕业设计: 基于大语言模型多智能体系统的柔性产线数字孪生建模方法

• GPA: 3.77 / 4.0（后两学年）
• 专业排名: 4 / 99
• 毕业设计: 三自由度滚珠丝杠缺陷检测平台开发