项目作品 | 杨劲松 - Java后端 / AI应用开发工程师

灵犀智能写作

Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000

基于 Spring Boot 3 + Spring AI Alibaba 构建的 AI 智能图文创作平台，独立全栈设计与开发。

项目概述

灵犀写作是一个基于 Spring Boot 3 + Spring AI Alibaba 构建的 AI 智能图文创作平台。作为独立全栈设计与开发的个人项目，旨在探索大模型在长文生成领域的落地应用。

系统创新性地引入 StateGraph 工作流引擎 编排多智能体协作，结合 SSE 流式输出 技术，解决了传统 AI 生成等待时间长、内容结构松散的问题。作为一个高并发、可扩展的后端架构实践，该系统完整实现了从灵感激发到配图生成的自动化闭环。

核心功能

功能	描述
🧠 多智能体编排	StateGraph工作流引擎，标题生成、大纲构建、正文撰写多智能体灵活编排
⚡ 流式输出	SSE技术毫秒级首字上屏，消除等待焦虑
🔄 异步任务体系	ThreadPoolTaskExecutor + @Async，长耗时操作解耦为后台任务
🖼️ 多源配图	策略模式动态接入Pexels/SVG等多源配图服务，自动降级切换
📐 结构化输出	Prompt模板引擎 + StructuredOutputConverter，统一不同大模型的输出格式
📊 任务追踪	任务状态tracking机制，进度管理与结果回调

技术架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端 (Vue 3) │
│ 流式渲染 + 任务进度 + 图文编辑 │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
 │ SSE (Server-Sent Events)
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│ Spring Boot 3 + Spring AI Alibaba 后端 │
│ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ StateGraph │ │ ThreadPoolTask │ │ Prompt模板 │ │
│ │ 工作流引擎 │ │ Executor异步 │ │ 引擎+策略模式 │ │
│ │ (多智能体编排) │ │ 任务体系 │ │ (多源配图) │ │
│ └────────────────┘ └────────────────┘ └───────────────┘ │
└──────────┬──────────────────┬──────────────────┬─────────────┘
 │ │ │
 ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐ ┌─────▼─────┐
 │ Spring AI │ │ Redis │ │ MyBatis │
 │ Alibaba │ │ (缓存/状态)│ │ Flex(DB) │
 └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘

技术亮点

1. 多智能体编排架构

摒弃传统的线性调用，基于 StateGraph 自主设计工作流引擎：

标题生成、大纲构建、正文撰写等多智能体灵活编排
串行/并行组合，复杂长文生成任务拆解为可维护节点流程
新增一种生成模式仅需配置新节点即可，系统可扩展性显著提升

2. 高并发流式响应

针对大模型生成慢的痛点：

SSE (Server-Sent Events) 技术整合前端对接
ThreadPoolTaskExecutor 构建异步任务体系
毫秒级首字上屏，接口吞吐量提升 50%

3. 高容错图文生成链路

Prompt 模板引擎与 StructuredOutputConverter 统一输出格式
策略模式动态接入 Pexels/SVG 等多源配图服务
单一图源失败时自动降级切换，保证 99% 以上生成成功率

4. 异步任务与状态追踪

@Async 将文章生成、图片生成等耗时操作解耦为后台任务
任务状态 tracking 机制，进度管理与结果回调
显著提升系统吞吐能力，避免接口阻塞

项目成果

架构: StateGraph工作流引擎 + 多智能体编排
性能: 毫秒级首字上屏，接口吞吐量提升 50%
可靠性: 多源配图自动降级，生成成功率 99%+
可扩展: 新增生成模式仅需配置新节点

项目状态: ✅ 已完成
GitHub:

智颐养老护理系统

Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000

面向中型养老院的综合管理平台（B端运营后台 + C端家属小程序），覆盖健康评估、IoT设备监控、护理工单等核心业务。

🔒 项目仓库暂未公开。 以下为项目详情。

项目概述

面向中型养老院的综合管理平台，包含B端运营后台和C端家属小程序双端。覆盖健康评估、IoT设备监控、护理工单等核心业务。

团队6人协作开发，我负责 健康评估引擎、IoT同步服务 及 统一鉴权 三个模块，服务于院内500+设备、日均2000+次家属端访问。

技术架构

层级	技术选型
后端框架	Spring Boot 2.7 / MyBatis-Plus
数据库	MySQL 8.0 / Redis 7
IoT平台	华为云IoTDA
AI能力	百度千帆大模型
前端	Vue3 + Element Plus
安全	拦截器 + ThreadLocal

核心职责

1. 健康评估模块开发与性能优化

针对体检报告分析耗时痛点，集成 百度千帆AI大模型 进行语义分析
设计 Redis多级缓存 策略存储高频访问的健康建议
将单次分析响应时间从 8秒降低至1秒以内
护理人员查阅效率提升约 30%
有效支撑早高峰期间的高并发查询

2. IoT设备管理模块设计

开发 华为云IoT平台 对接服务
通过异步线程池实现产品列表与本地数据的 增量同步
设计"设备-位置"绑定逻辑确保数据一致性
列表同步耗时从 3分钟缩短至10秒
支持院内 500+设备 的实时状态监控

3. 安全认证体系构建

基于拦截器与 ThreadLocal 实现微信小程序用户的无感登录
实现多线程环境下的数据隔离与安全
零内存泄漏稳定运行
支撑小程序端日均 2000+次 活跃访问

项目成果

性能: AI分析响应时间从8s降至1s以内
同步: IoT设备列表同步从3min降至10s
规模: 支持500+设备实时监控、日均2000+次访问
稳定: 零内存泄漏，稳定支撑生产环境

项目状态: ✅ 已完成
仓库状态: 🔒 暂未公开，敬请期待

分布式微云商城

Fri, 15 May 2026 00:00:00 +0000

微服务电商平台 - SpringCloud Alibaba技术栈 + MyBatis-Plus + Feign远程调用。

项目概述

从单体架构到微服务演进的完整实践，覆盖企业级中间件集成与分布式解决方案。项目对标中高级Java后端工程师核心能力模型，按技术深度分层实现。

专业GOAL（岗位能力对标）

层级	能力域	覆盖模块	权重
🥇 分布式架构	微服务拆分、服务治理、分布式事务、消息队列	mall-order-service, mall-seckill-service, Middleware	35%
🥈 中间件深度	Redis缓存、ES搜索、RocketMQ消息、Seata事务、Sentinel限流	docs/Middleware/ (11个中间件)	30%
🥉 业务实现	商品/用户/购物车/订单CRUD、JWT鉴权、AOP日志	mall-product-service, mall-user-service, mall-cart-service	25%
🏅 工程化	Docker容器化、Gateway网关、Nacos配置中心、CI部署	mall-gateway, docs/docker/	10%

核心职责

主导秒杀链路、搜索/RAG、分布式一致性与研发规范。

技术架构

┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 客户端 │ │ 客户端 │ │ 客户端 │
└────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘
 └──────────────┴──────────────┘
 │
 ┌──────┴──────┐
 │ Spring Cloud │
 │ Gateway │ ← 统一鉴权 + 路由 + 限流
 └──────┬──────┘
 │
 ┌──────────┼──────────┐
 │ │ │
┌────┴────┐ ┌──┴───┐ ┌───┴────┐
│ 业务服务 │ │ 中间件 │ │ 基础设施 │
│ User │ │ Redis │ │ Nacos │
│ Product │ │ MySQL │ │ Sentinel│
│ Order │ │ Mongo │ │ Seata │
│ Cart │ │ ES │ │ XXL-Job │
│ Pay │ │ MQ │ │ │
│ Seckill │ │ Canal │ │ │
└─────────┘ └──────┘ └─────────┘

项目结构

mall-micro-cloud/
├── mall-api/ # Feign接口声明层
├── mall-common/ # 公共工具模块
├── mall-gateway/ # Spring Cloud Gateway网关
├── mall-services/
│ ├── mall-user-service/ # 用户服务（JWT + BCrypt鉴权）
│ ├── mall-product-service/ # 商品服务（MyBatis-Plus）
│ ├── mall-cart-service/ # 购物车服务（Redis缓存）
│ ├── mall-order-service/ # 订单服务（Seata分布式事务）
│ ├── mall-pay-service/ # 支付服务（RocketMQ事务消息）
│ ├── mall-seckill-service/ # 秒杀服务（高并发 + 限流）
│ ├── mall-es-service/ # 商品搜索服务（Elasticsearch）
│ ├── mall-oss-service/ # 对象存储服务
│ ├── mall-scheduler-service/ # 分布式调度服务（XXL-Job）
│ ├── mall-consumer-service/ # 消息消费服务
│ └── mall-test-service/ # 测试服务
├── docs/
│ ├── Middleware/ # 11个中间件实战文档
│ ├── interview/ # 面试题库（9章）
│ ├── db-sql/ # 业务表SQL
│ └── docker/ # Docker容器化部署指南
└── pom.xml # Maven父POM

技术亮点

1. 分布式架构

微服务拆分: 按业务域拆分为用户、商品、订单、支付等独立服务
服务治理: Nacos服务注册发现 + Gateway统一路由
分布式事务: Seata AT模式保证跨服务数据一致性

2. 中间件深度集成

Redis: 缓存 + 分布式锁 + 会话管理
Elasticsearch: 全文搜索 + IK分词
RocketMQ: 异步消息 + 事务消息
Sentinel: 限流降级 + 熔断保护

3. 高并发秒杀

Redis预扣库存 + Redisson可重入锁
RocketMQ异步落库解决超卖
Sentinel限流保护系统稳定

4. 工程化实践

Docker容器化部署
Gateway统一鉴权
Nacos配置中心

项目成果

架构: 完成11个微服务拆分与治理
中间件: 集成11个企业级中间件
性能: 万级并发压测稳定运行
文档: 完整的中间件实战文档与面试题库

项目状态: ✅ 已完成
GitHub:

农业知识问答系统

Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0000

基于LangGraph目标导向型智能体架构的农业知识问答系统。

项目概述

农业智能问答原型系统，结合检索增强生成（RAG）与目标导向型智能体架构，提供关于作物种植、病害管理、施肥和农业政策的准确、上下文感知的回答。

核心功能

功能	描述
🌱 领域专用RAG	ChromaDB向量存储，包含作物、病害、肥料、土壤、机械等农业知识库
🧠 多轮记忆	SQLite支持的对话历史，跨会话上下文连续性
🎯 意图感知路由	LangGraph智能体路由查询到RAG、通用知识或工具增强路径
📊 证据溯源	引用支持的响应，来源归属与忠实度评分
🔧 MCP集成	Open MCP服务器用于网络获取、时间查询和可扩展工具使用
🎨 Apple Liquid Glass UI	磨砂玻璃效果、半透明层、iOS风格动画与Tailwind CSS

技术架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端: Next.js 14 + Radix UI │
│ Apple Liquid Glass 聊天界面 │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ 聊天面板 │ │ 知识面板 │ │ 生成式UI │ │
│ │ + 流式输出 │ │ │ │ (作物诊断等) │ │
│ └─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────────────────┘ │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
 │ HTTP / SSE
┌────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ 后端: FastAPI + LangGraph │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────────────────┐ │
│ │ 意图路由器 │ │ RAG管道 │ │ 工具执行器 │ │
│ │ (LangGraph) │ │ (ChromaDB) │ │ (MCP服务器) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术亮点

1. 目标导向型智能体

基于LangGraph构建的智能体架构，能够根据用户意图动态路由到不同处理路径：

RAG路径: 从农业知识库检索相关信息
通用知识路径: 调用通用大模型回答
工具增强路径: 集成外部工具获取实时数据

2. 证据溯源与可信度评分

每个回答都附带来源引用
可信度评分确保信息可靠性
支持用户验证回答来源

3. Apple Liquid Glass UI

磨砂玻璃效果的现代化界面
iOS风格的动画与交互
响应式设计支持多设备

4. MCP服务器集成

开放式工具调用架构
支持网络获取、时间查询等扩展
可插拔的工具生态系统

项目成果

准确性: 农业知识问答准确率95%+
可用性: 多轮对话上下文保持
体验: 现代化Apple Liquid Glass UI
可扩展: MCP工具集成架构

项目状态: ✅ 已完成
GitHub: