张三

GPA 3.82 / 4.0（专业前 10%）· 研究方向：大语言模型智能体、检索增强生成（RAG）

GPA 3.71 / 4.0（专业前 15%）· 校一等奖学金 × 2 · 修读全英文授课课程 6 门

• 参与面向海外电商卖家的英文客服 Agent 开发：基于 LangGraph 设计「意图识别 → 工具调用 → 人工兜底」工作流，接入订单、物流、退款等 6 个内部 API。
• 搭建 300+ 条中英文真实对话组成的离线评测集，迭代 Prompt 与工具描述，任务完成率由 71% 提升至 88%。
• 参加与美国、新加坡团队的英文周会，负责需求澄清与进度同步；独立撰写英文技术文档 5 篇。

Python · LangGraph · MCP · FastAPI · React

• 设计「规划 / 检索 / 预算」三个子 Agent 协作，通过 MCP 接入地图、天气、航班等工具，支持多轮对话中随时改行程。
• 加入自我校验（Self-critique）环节检查时间与预算冲突，行程冲突率降低约 40%；项目在 GitHub 获 200+ Star。

Python · Milvus · BGE-M3 · vLLM · Docker

• 负责文档解析与混合检索（BM25 + 向量），引入重排序模型，Top-5 召回率由 76% 提升至 91%。
• 基于 vLLM 私有化部署，服务课题组及选课学生 150+ 人日常答疑，平均响应时间 < 2 秒。