AI systems · Backend engineering

何元玉

面向 AI Agent、工作流自动化与智能系统的工程实践者，具备 Spring AI / LangChain4j、RAG、后端工程与深度学习科研经验。

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Profile

个人简介

擅长把模型、工具、数据、状态和反馈机制组织为可追踪、可验证、可复用的产品链路。核心方向包括 Agent 工作流、RAG、工具调用、后端可靠性和研究工程。

Education

中国科学技术大学

2022.09 - 2026.10

信息与通信工程 · 硕士（推免）
类脑智能技术及应用国家工程实验室

中国科学技术大学

2018.09 - 2022.06

自动化 · 学士 · 优秀毕业生

Experience

实习经历

2026.06 - 2026.08

智学星途｜AI 教育 B/C 端产品研发

Agent 开发实习生 · 教师 Agent / AI 教案 / AI 课件 / 工具开放能力

  • 负责 MAIC PPT Agent 模块，拆分需求解析、大纲确认、页面规划、图片生成、预览编辑、结构化输出、重试、任务队列与工作节点调度。
  • 参与普通教案、目标驱动教案、新教材理解等场景，串联意图识别、任务路由、资料上传、过程状态与历史管理。
  • 接入可信源、用户/平台资料、网页回退与事实核验；参与 MCP / Skill、API 密钥、Token 审核、附件工具及接入文档建设。

Java · Spring Boot · Next.js · Agent 工作流 · Tool Calling · MCP · Skill · MySQL · Redis

Projects

代表项目

2025.04 - 2025.07

基于大模型的智能健康对话 Agent 系统

0→1 核心模块负责人 · RAG / Agent 规划 / 工具体系

  • 基于 PGvector 设计检索链路，以查询重写和多维过滤优化准确度与召回率，有效应答率提升 37%。
  • 基于 ReAct + CoT 构建分层规划架构，集成联网搜索、抓取、文件、邮件、地图及图片搜索等 Tool Calling / MCP 能力。
  • 使用 Dockerfile 容器化并部署至 Serverless 平台，支持按需扩缩容。

github.com/yuanyu1016/ai-agent

2024.07 - 2024.11

云端存储智能协同图库管理平台

0→1 后端核心模块负责人 · 数据治理 / 异步任务 / 实时协同

  • 以 DDD 划分领域，组合 ShardingSphere 分库分表、Elasticsearch 检索及 Redis + Caffeine 多级缓存。
  • RabbitMQ 削峰解耦 AI 扩图和批量编辑，Redisson 限流控成本；WebSocket + Sa-Token RBAC + Disruptor 支撑团队协同。

github.com/yuanyu1016/picture-backend-ddd

Research

科研经历

2023.07 - 2026.03

基于深度学习的脑电语音解码研究

第一作者 · 研究与模型模块负责人 · SEEG 语音解码

  • 设计 ConvED-SR 卷积编码器-解码器，缓解稀疏数据条件下的过拟合。
  • 构建 Scale-Recursive Reconstructor，以多尺度频谱融合将 MCD 降低 2.38 dB。
  • 探索 Hifi-Codec + Transformer 脑电-语音特征对齐；第一作者论文被 IEEE Sensors Journal 接收。

github.com/yuanyu1016/ConvED-SR

Skills

AI / Agent

Spring AI, LangChain4j, RAG, Agent 工作流, ReAct, Tool Calling, MCP, 提示词工程, PyTorch, Transformer

后端工程

Spring Boot, MyBatis, MySQL, Redis, RabbitMQ, Elasticsearch, Nginx, Spring Cloud, WebSocket

编程语言

Java, Python；掌握 C/C++

工程能力

Linux, Docker, Git, Serverless, 任务拆解, 状态管理, 执行反馈, 循环验证

Honors

荣誉与实践

  • 教育部港澳台学生奖学金 · 2 次
  • 研究生学业奖学金 · 3 次
  • 优秀学生奖学金 · 2 次
  • 第十九届 RoboGame 机器人大赛 · 亚军
  • 学生工作：本科连续四年担任班委
  • 教学：《微机原理和嵌入式系统》课程助教

需要一个能把 AI 应用落到工程系统的人，欢迎联系我讨论 AI Agent、RAG、工作流编排、后端工程和科研工程相关机会。