ChainCashier
智谱清言赞助的黑客松由 GLM-5.1 驱动的 Web3 长程跨链收银 Agent,可生成锁定的 USDC 账单、校验跨链报价并追踪支付收据。
展示具有实际价值的项目与技术成果。
由 GLM-5.1 驱动的 Web3 长程跨链收银 Agent,可生成锁定的 USDC 账单、校验跨链报价并追踪支付收据。
我的正式工作经历与企业项目实践。
围绕 AI 应用、RAG、Agent 与工程实践形成的核心能力。
使用 Python、LangChain 与通义千问构建可交互的 RAG 应用,完成文档处理、Embedding、Chroma 向量存储与 Top-K 检索;基于 LangChain create_agent 构建 ReAct Agent,将 RAG 检索封装为可调用工具,并通过 Middleware 实现工具调用监控、异常处理和提示词动态切换。
熟练使用 Codex Agent 等 AI 编程工具进行需求拆解、跨技术栈实现、联调、排错与部署,具备以 Vibe Coding 方式完成全栈项目开发的实践经验。参与多场 AI 黑客松,并凭 FlashBack 项目获得 Reactive Network AI Hackathon 一等奖;同时独立部署 Hermes Agent 交易机器人并接入即时通讯,实现远程交互以及自主下单、监控等任务。
曾系统掌握 Java 企业级开发体系,能够基于 Spring Boot / Spring Cloud 完成服务开发、RESTful API 设计,以及 MySQL / Redis 数据处理;实习期间参与上市公司拓尔思(TRS)的 AI 舆情监测项目,结合后端规则代码与 AI Workflow 完成数据筛选和结果处理。当前职业重心为 RAG 与 Agent 应用开发,Java 是具备完整学习与项目实战经历的后端技术储备,可借助 AI 编程工具快速恢复并投入后端开发。
具备 Solidity 智能合约与 DApp 开发实践,使用 Foundry / Hardhat 完成合约开发与测试,并通过 RainbowKit、Wagmi、Viem 实现钱包连接、合约读写与交易签名。已完成多个 DApp 的部署与在线运行,实践过跨链回调、链上事件读取和区块浏览器验证,并能够将 AI 编程工具用于代码实现、跨技术栈联调与排错。