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Zhou Tianle.

专注后端、AI 与 Agent 的开发者

关注 Java 后端工程、Python 自动化、AI 应用与 Agent 系统构建，喜欢把复杂业务拆成稳定、清晰、可持续演进的服务。

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关注 Java 后端工程化与 AI 应用开发，能够围绕真实业务场景完成接口设计、数据建模、 服务实现和智能能力接入。熟悉 AI Agent、大模型调用、工具编排与工作流设计，重视系统稳定性、 可维护性和工程交付效率。开发过程中注重代码结构、异常兜底、日志追踪与边界条件处理， 也持续探索如何用 AI 工具优化研发流程，把复杂需求拆解成清晰、可靠、可持续迭代的系统能力。

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中国地质大学（武汉） · 计算机学院 · 空间信息与数字技术专业
数据结构 操作系统 计算机网络 数据库原理 Java 程序设计 计算机组成原理 离散数学 机器学习 人工智能 高等数学 线性代数 计算机图形学

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多模态检索

使用 Qwen3-VL 将文本、图片、视频统一向量化，构建从 IM 消息解析到跨模态语义召回的检索链路。

Qwen3-VL Embedding Rerank 向量检索
立即前往 →
  • 文本、图片、视频统一进入向量空间
  • 先召回后重排，兼顾覆盖率与准确率
  • 从 IM 消息归档到跨模态语义检索形成完整链路
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SKILL

通过模块知识持久化与上下文注入，让 Agent 在跨会话任务中恢复关键背景、工程约束和历史决策。

Agent Memory Context Injection Skill 持久化
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  • 模块知识结构化存储，减少重复解释成本
  • 上下文按需注入，提升跨会话任务连续性
  • 将历史决策、约束和实现经验沉淀为可复用能力
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MySQL 页、索引、锁、事务的协同与博弈

围绕 InnoDB 的页、索引、锁与事务机制，拆解当前读、快照读、MVCC 和并发控制之间的关系。

MySQL InnoDB MVCC 事务锁
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  • 索引路径影响加锁范围与查询代价
  • 当前读依赖锁控制，快照读依赖 MVCC
  • 页、索引与事务共同决定并发表现
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系统指标与业务监控

用 Prometheus + Grafana 构建从系统资源到业务指标的监控体系，覆盖埋点、可视化和告警实践。

Prometheus Grafana Metrics Alerting
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  • 系统指标与业务指标统一采集建模
  • Grafana 面板沉淀核心观测视图
  • 告警规则覆盖异常发现、定位和响应链路
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Experience

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百度 参与设计开发百度百战 GEO（生成式引擎优化）系统，覆盖意图挖掘、诊断到策略生成的全链路业务。
Shopee 参与自研 AI 告警诊断助手的优化迭代，将线性问答链路升级为基于图编排与多 Agent、Hybrid RAG 及可控自进化的工作流，驱动回答准确性、处理成本、流程可控性和知识沉淀能力的系统化提升。
edream 参与供应链协同计划系统（星链系统）计划任务模块的后端开发与性能优化工作。