欢迎来到我的个人技术空间。
本站是我在技术演进道路上的一块“全栈实验室”与技术自留地，主要用于记录个人在核心业务开发、大模型 Agent 编排与工程侧落地的第一线实战心得。
作为一名开发者，我的核心专注点在于 后端架构演进 与 前沿 AI 技术落地，并具备 全栈多端（前端开发） 的协同交付能力。至于 Linux 服务器运维 与 Docker 容器化部署，则是我用以支撑高可用应用平稳运行的底层辅助基石。
整个站点坚持采用 All in Docker 的方式构建，旨在用最轻量级的云原生手段，为复杂的 AI 与后端应用提供干净、隔离的运行环境。
🖥️ 核心技术栈与当前环境
为了方便交流与后续的技术推演，以下是我目前主力深耕的工业级技术栈大盘：
AI 落地 (优先)：Spring AI / MCP 生态 / 大模型微调与 RAG —— 聚焦于智能体（Agent）编排与工程化落地。
后端架构 (优先)：Spring Boot 3.x / Java 21 / 核心微服务组件 —— 专注高性能、高并发企业级架构演进。
前端开发 (兼顾)：现代前端全栈生态 / 交互体验调优 —— 支撑业务全链路的高效协同与多端交付。
底层支撑 (辅助)：Docker Compose / Ubuntu 24.04 LTS / PG —— 声明式服务编排，应用纯净隔离不污染宿主机。
🚀 长期技术 Roadmap
为了保持对前沿技术的敏锐度，我为个人设定了明确的技术演进路线：
AI 智能体工程：持续死磕大模型（LLM）与 Agent 智能体在工程侧的落地（如当前正在深耕的 Spring AI MCP 协议本地/远程生态编排），探索大模型与传统后端架构的深度融合。
后端架构深化：紧跟 Java 21/25 与 Spring Boot 3.x 演进，深入研究微服务架构下的性能调优、内存挤压、高并发流控与自愈机制。
全栈体验打磨：在保证后端高并发、AI 响应高可用的同时，精进前端交互与流式数据（SSE）展示，交付全链路极致的用户体验。
高质量技术输出：坚持“输入-内化-输出”的正向循环。将通宵死磕出来的“填坑记录”转化为结构化的实战指南，拒绝云端理论，只写落地干货。
保持热爱，持续折腾。
架构始于连接，AI 赋能未来。愿我们都能在云原生与大模型的浪潮中，筑起不可替代的技术壁垒。