Java Backend → AI Agent Engineering
Engineering AI Agents on
Solid Backend Foundations.
基于多年 Java 与分布式后端工程经验，持续向 AI Agent Runtime、状态图编排与云端开发工作流 延伸。
不止于 LLM API 的调用与应用层集成，持续深入 Agent Runtime、Tool Calling、State Graph、Memory 以及端到端的云端工程实践。
ENGINEERING MATRIX
SYSTEM ARCHITECTURE
CORE
Java & Distributed Systems
微服务、高并发、事务处理与系统稳定性
AGENT
LangGraph & Agent Runtime
状态图编排、Tool Calling、Memory 与 Human-in-the-loop
CLOUD
Cloud AI Development Workflow
Browser → Agent → Cloud Workspace → Docker
Core Perspective
从后端工程到 AI Agent Engineering
不从零开始定义自己，而是在既有后端工程经验之上，进一步探索 AI Agent 的运行时、状态管理、工具调用与工程化落地。
Engineering Evolution
个人技术演进路线
从 Java 后端与分布式系统出发，逐步延伸至 LLM、Agent Runtime、状态图编排，并进一步探索云端 AI 开发工作流。
Featured Projects
核心工程项目实践
用于深入探索 Agent Runtime、状态机设计与交互式开发流程的实际工程项目。注重状态管理、底层运行时与工具执行的可靠性。
Personal Cloud AI Development Workflow
个人云端 AI 开发工作流
这是我实际使用的一套个人云端开发环境，用于探索浏览器、AI Agent 与远程开发环境之间的协作方式。
Technical Capabilities
技术栈与工程能力
以实际使用和项目实践为基础，覆盖后端工程、AI Agent、AI 辅助开发与云端基础设施。
Professional Credentials