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方鑫龙

你好，我是方鑫龙 — AI应用开发工程师

I build backend systems that think,
and agents that act.

agent://ops-assistant live
Coze · RAG · MCP — ms

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Core Stack JavaGoLLMAgentRAGMCP
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(01) Overview — 个人概况

具备 4 年后端开发经验，能够熟练将大模型 (LLM)、RAG 与 Agent 技术深度融入企业核心业务流。擅长运用 Java / Go 构建高性能微服务架构，打造智能、高效的自动化系统。善于使用 Claude Code、Codex 等前沿 AI 编程工具辅助构建复杂应用，日常开发效率提升 70%+。

出生年月 2000.01.28 2000年1月28日
教育背景 2018—22 安徽信息工程学院
工作经验 2022—26 后端系统与 AI 智能体研发
AI 提效 0%+ Claude Code / Codex 辅助开发
(02) Expertise — 技术能力矩阵

技术能力matrix

A /

AI / 大模型核心能力

  • LLM API Calling01
  • AI Agent 构建02
  • RAG 知识库系统03
  • Coze AI Workflow04
  • MCP Tool Calling05
  • AI 自动化客服06
  • 自然语言驱动业务07
B /

后端开发框架

  • Java01
  • Go02
  • Spring Boot03
  • Go-Zero 微服务04
  • MyBatis05
  • RESTful API 设计06
  • RPC 服务07
C /

数据库 & 基础设施

  • MySQL01
  • Redis (分布式锁/缓存)02
  • RocketMQ03
  • ElasticSearch04
  • Docker 容器化05
  • Linux06
  • Nginx07
(03) Career — 工作经历

该公司属于“供应链 + 电商 + SaaS运营”综合平台，业务涵盖从花农采购到花店销售的完整链路，并提供花店代运营服务。

01花农采购
02供应链
03电商 SaaS
04花店销售
05代运营服务

职责描述 / Responsibilities

  1. 01

    负责供应链平台核心后端微服务架构设计与开发 (Java/Go-Zero)。

  2. 02

    主导设计开发商品管理、订单处理、库存流转等核心电商 SaaS 模块。

  3. 03

    优化系统性能，引入 Redis, RocketMQ 与 ES 提升高并发场景下响应速度及搜索体验。

  4. 04

    主导 AI 应用落地：将大模型能力深度集成到业务管理系统中，设计并主导开发了 AI 自动客服与 AI 运营自动化工具，大幅提升全流程效率。

(04) Case Studies — 核心业务与落地项目

落地项目selected work

01 / 04 智能代运营业务提升

AI 客服自动
回复系统

为花店代运营服务设计的 AI 客服系统。通过分析海量顾客咨询（商品信息、配送、售后等），自动进行语义识别和精准回复。

0%+ 人工客服拦截率提升，大幅降低人力客服成本
系统架构流 / Pipeline
IN顾客意图识别
WFCoze Workflow
KBRAG 知识库检索
OUT客服系统自动回复
  • 基于 Coze 编排复杂 AI 工作流。
  • 构建 RAG 知识库，整合沉淀花店售后政策与商品属性。
  • 实现人工客服拦截率 提升 60%+，大幅降低人力客服成本。
CozeRAGLLM APIRedisMySQL
02 / 04 后台管理效能突破

AI 运营自动化
工具 (Agent)

针对运营人员频繁、繁琐的后台商品管理操作（批量上下架、库存修改等）开发的意图驱动级运营助手。

0% 运营人员操作时间缩减超 70%
系统架构流 / Pipeline
NL自然语言输入
AG意图抽取 & Agent
MCPMCP Tool Calling
API执行业务 API
  • 通过大模型将非结构化自然语言翻译为结构化操作指令。
  • 深度集成 MCP Tool Calling 机制，精准调用后端 Go/Java API 实施批量高危操作。
  • 将复杂页面操作极简化，运营人员操作时间缩减超 70%。
AI AgentMCP Tool CallingGoJava
03 / 04 B2B2C 供应链商城系统

花材/资材
批发交易平台

打造支持全国鲜花及周边资材供应商入驻的 B2B2C 电商平台。商户端入驻发品，用户端通过微信小程序直接下单采购。

B2B2C 打通供应链上下游，帮助业务实现线上化转型
核心模块 / Modules
01供应商入驻审核
02复杂商品 SKU 管理
03订单履约
04多商户财务结算
  • 核心模块设计：供应商入驻审核、复杂商品 SKU 管理、订单履约及多商户财务结算闭环。
  • 支撑微信小程序端高频访问，通过 Redis 缓存优化首页与商品列表响应时间。
  • 打通供应链上下游，帮助业务实现线上化转型。
JavaGo-Zero微信小程序电商核心
04 / 04 多平台消息统一工作台

全渠道聚合
客服聊天系统

深度整合美团、饿了么等本地生活平台的开放接口，将多平台、多店铺的顾客咨询消息聚合到统一平台，供客服统一跟进。

1 workspace 极大降低了客服在多平台间来回切换的沟通成本
消息链路 / Pipeline
SRC美团 / 饿了么
STD拉流标准化
MQRocketMQ 削峰
WSWebSocket 网关
  • 系统解耦：将各外卖平台的拉流机制统一标准化，通过 RocketMQ 异步削峰。
  • 实时通信：构建高可用 WebSocket 消息网关，实现客服端与用户端的低延迟双向通讯。
  • 业务价值：极大降低了客服在多平台间来回切换的沟通成本，响应时效提升显著。
WebSocket开放平台 API高并发通讯RocketMQ