- 🎓 河南大学 · 网络工程（GPA 3.5/4.0，专业前 10%）
- 🔭 专注方向：AI Agent 应用开发、RAG 检索增强与评估、Prompt Engineering
- 🌱 正在深入：Agent 可观测性与根因定位、MCP / A2A 协议工程化
- 📫 邮箱：2410251355@henu.edu.cn
- 🤝 活跃参与开源
huizhitong-agent · 智能体协同中台
面向企业运营、客服与销售部门的智能体协同中台：Java 微服务承载业务与治理，Python 承载 LangGraph 编排、RAG 与 MCP，Vue 3 提供控制台。
- LangGraph 多智能体编排：意图分类 → 任务规划 → 并行扇出 → 结果校验 → 答案生成，SSE 流式输出节点执行进度
- A2A 跨智能体协同：入口智能体识别意图，LLM / 规则路由并行转发库存、知识、工单专业智能体后协同汇总
- RAG 混合检索：BGE-M3 稠密 + 稀疏向量 → RRF 融合 → BGE-reranker-large 重排
- MCP 工具接入：库存 / 工单查询统一封装，支持注册、目录刷新与健康检查
- 工具授权 RBAC + 多租户隔离：未授权工具对话中返回 FORBIDDEN
- JWT + 网关统一鉴权：Gateway 统一校验透传，绕过网关直连同样被拦截
- 双模型网关：DeepSeek 主 + 通义千问降级，异常自动切换
- 调用审计：RabbitMQ 异步落库 MySQL，MQ 故障自动降级直写
code-review-agent · AI Code Review Agent
MCP hackathon 2026 参赛作品，把代码质量审查做成交互式服务：
- 基于 MCP 协议对接 IDE / CI，做增量代码审查
- 可配置规则与严重级别，输出结构化审查意见
- Python 实现，聚焦 Agent 与工具协议（MCP）的工程化落地
zhixiao-rag · RAG 知识问答系统
面向制造业售后与客服的文档知识问答系统：
- 混合检索：Milvus 向量检索 + BM25 关键词 + Rerank 重排序
- 基于 Ragas 的离线评估体系，以 Context Relevancy / Faithfulness 指标驱动迭代
- 多格式文档解析（PDF / Word / PPT / TXT）+ 答案溯源
prompt-arsenal · 个人 AI 提示词库
高频开发场景的结构化提示词模板库：VitePress 文档站 + GitHub Actions CI/CD + 侧边栏自动生成脚本。
prompt-arsenal-cli · 终端一键调用提示词模板
配套 CLI 工具，在终端和 coding agent 中一键调用提示词模板。【开发中】
AI / LLM： LangChain · LangGraph · MCP · Milvus · Ragas · RAG
后端： Java · Spring Boot · Spring Cloud · Python · FastAPI
数据与基础设施： MySQL · PostgreSQL · Redis · RabbitMQ · Docker · Nginx
前端与工具： Vue 3 · VitePress · Git · GitHub Actions
- Hugging Face Agents Course · Agent 开发系统课程
持续把「学过」变成「做过」。