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Python分享：实现一个人工智能agent（生成求职简历的AI助手）

今天，我们将使用python、pydantic_ai、deepseek实现简历生成智能体，实现根据我们的要求，生成求职简历。本地使用到的工具和模型为：

1. 1. 工具：PydanticAI和Python

2. 2. 模型：DeepSeek-Chat（即DeepSeek-V3）

3. 3. 代码仓库：[email protected]:FunkyGod/fastapi-demo.git

4. 4. commit：d7b878502b2de235fa82afee4be5120fe6a44ed8

一、系统目标

• • 自动化简历生成：根据用户输入的简单求职需求（如“3年经验的Python高级工程师”），自动生成一份完整、专业、符合国内就业的求职简历。

• • 智能化内容填充：利用大模型（LLM）的能力，结合预定义的工具（Tools），智能推断并填充简历的各个模块，如个人信息、教育背景、工作经验等。

• • 工具化架构：将简历的每个部分（个人信息、教育、工作经验等）抽象为独立的工具函数，由Agent根据任务需求自主选择并调用。

• • 高鲁棒性：设计了回退机制（Fallback），当主Agent（依赖外部API）执行失败时，能够切换到本地模拟数据模式，确保系统可用性。

二、核心组件

1. AI模型配置 (AI Model)

• • 模型：使用 deepseek-chat 作为核心的语言模型。

• • Provider：通过 pydantic-ai 的 OpenAIProvider 接入DeepSeek API。

• • 关键代码：实例化模型，给后续agent使用

  
      
      
      
    model = OpenAIChatModel(
      model_name="deepseek-chat",
      provider=OpenAIProvider(
          base_url="https://api.deepseek.com/beta",
          api_key="YOUR_API_KEY",
      ),
  )

2. 数据模型 (Pydantic Models)

系统使用Pydantic模型来定义简历的结构，确保了数据的类型安全和格式一致性。

• • PersonalInfo: 个人信息

• • Education: 教育背景

• • WorkExperience: 工作经验

• • Skill: 掌握的技能

• • Achievement: 突出贡献

• • Resume: 最终简历，完整的简历模型，聚合了以上所有部分。

3. Agent核心 (resume_agent)

• • 类型：pydantic_ai.Agent

• • 输出类型：指定为 Resume 模型，确保Agent的最终输出是结构化的简历数据。

• • 系统提示词 (System Prompt)：

  • • 定义了Agent的角色：“一个专业的简历生成助手”。

  • • 指示Agent可以调用哪些工具来完成任务。

  • • 要求Agent根据用户需求（如工作年限、技术栈）调整内容，并保证信息的真实性和专业性。

4. 工具函数 (Tools)

简历各部分的生成工具
每个工具函数负责生成简历的一个特定部分，这些函数被 @resume_agent.tool 装饰器标记，以便Agent可以发现并调用它们。

• • generate_personal_info: 生成个人信息。

• • generate_education: 生成教育背景。

• • generate_work_experience: 生成工作经验。

• • generate_skills: 生成技能列表。

• • generate_achievements: 生成突出贡献。

这些工具内部包含简单的业务逻辑，例如：

• • 根据用户输入中的“3年”、“5年”等关键词，动态调整年龄、毕业年份、工作开始日期。

• • 根据“高级”、“初级”等关键词，确定职位级别和成就数量。

• • 根据技术栈关键词（如“Python”、“Java”），填充相应的工作描述和技能列表。

• • 使用预设的数据池（如姓名、学校、公司列表）增加生成内容的多样性。

动态System Prompt增强

• • add_job_requirements: 使用 @resume_agent.system_prompt 装饰器，在Agent执行前动态地将用户的原始输入注入到系统提示词中，让Agent更清晰地了解用户意图。

三、执行流程

Please use '!option handwritten true' to enable handwritten简历生成Agent执行流程用户输入需求调用 resume_agent.run()动态注入PromptAgent分析任务API调用成功?yesno任务分解调用 generate_personal_info调用 generate_education调用 其他工具...聚合所有工具返回的数据组装成Resume对象返回RunResult-> "异常处理"捕获异常切换到Fallback模式调用 _fallback_generate_resume生成本地预设简历序列化为JSON并输出

1. 1. 用户输入：用户提供需求，例如 "我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java"。

2. 2. Agent启动：resume_agent.run() 方法被调用，deps参数同时传入用户输入，供工具函数上下文使用。

3. 3. 动态Prompt注入: add_job_requirements 函数首先执行，将用户需求补充到System Prompt中。

4. 4. 任务分解与工具调用：

   • • Agent接收到包含用户需求的完整提示词后，理解其任务是生成一份Resume。

   • • 它分析Resume模型的结构，发现需要personal_info, education, work_experience等字段。

   • • 根据System Prompt中描述的工具能力，Agent自主决定调用 generate_personal_info, generate_education 等一系列工具来获取所需数据。

   • • 在调用每个工具时，工具函数可以从 RunContext 的 deps 中获取到原始的用户输入，从而生成与需求匹配的内容。

5. 5. 数据聚合与最终输出：

   • • Agent收集所有工具返回的数据。

   • • 将收集到的数据组装成一个完整的Resume对象。

   • • run()方法返回 RunResult，其中 output 字段包含了最终生成的Resume对象。

6. 6. 结果展示：程序将Resume对象序列化为JSON格式并打印输出。

四、异常处理与回退机制

为了增强系统的健壮性，设计了 ResumeAgentWithFallback 类。

• • 主流程：尝试使用resume_agent（真实Agent）生成简历。

• • 失败捕获：如果resume_agent.run()在执行过程中（如API调用失败、模型不支持Function Calling等）抛出任何异常，该异常会被捕获。

• • 切换回退模式：

  • • 捕获异常后，系统会打印错误信息，并宣布切换到回退模式。

  • • 调用内部的 _fallback_generate_resume 方法。

• • 回退实现：此方法不依赖外部API，而是使用本地预设的、固定的数据快速生成一份基础简历，保证了即时响应和系统可用性。

五、启动与执行

• • 入口：if __name__ == "__main__" 块是程序的启动点。

• • 执行逻辑：

  1. 1. 首先，尝试在主函数 main() 中运行真实的Agent流程。

  2. 2. 如果 main() 失败（即真实Agent执行失败），except 块会捕获异常。

  3. 3. 在 except 块中，实例化 ResumeAgentWithFallback 并调用其 generate_resume 方法，从而触发带回退机制的流程。

通过这种设计，系统在理想情况（网络通畅、API可用）下提供高质量的智能服务，在异常情况下则能保证基础功能的可用性，实现了优雅降级。

---

完整代码

    
    
    
  """
真实Agent + Tools简历生成系统
基于Agent_Tools_系统设计文档的架构，使用真实的pydantic_ai Agent实现
"""

import asyncio
import random
from typing import Any, List, Optional

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

# 配置AI模型
model = OpenAIChatModel(
    model_name="deepseek-chat",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://api.deepseek.com/beta",
        api_key="",
    ),
)

# ============================================================================
# 数据模型定义
# ============================================================================


class PersonalInfo(BaseModel):
    """个人信息模型"""

    name: str = Field(description="姓名")
    age: int = Field(description="年龄")
    gender: str = Field(description="性别")
    phone: str = Field(description="电话号码")
    email: str = Field(description="邮箱地址")
    address: str = Field(description="现居住址")
    marital_status: str = Field(description="婚姻状况")


class Education(BaseModel):
    """教育背景模型"""

    school: str = Field(description="学校名称")
    degree: str = Field(description="学位")
    major: str = Field(description="专业")
    graduation_year: int = Field(description="毕业年份")
    gpa: Optional[float] = Field(default=None, description="GPA成绩")


class WorkExperience(BaseModel):
    """工作经验模型"""

    company: str = Field(description="公司名称")
    position: str = Field(description="职位")
    start_date: str = Field(description="开始日期")
    end_date: str = Field(description="结束日期")
    description: str = Field(description="工作描述")
    achievements: List[str] = Field(description="工作成就")


class Skill(BaseModel):
    """技能模型"""

    category: str = Field(description="技能类别")
    skills: List[str] = Field(description="技能列表")
    proficiency: str = Field(description="熟练程度")


class Achievement(BaseModel):
    """突出贡献模型"""

    title: str = Field(description="成就标题")
    description: str = Field(description="成就描述")
    year: int = Field(description="年份")
    impact: str = Field(description="影响程度")


class Resume(BaseModel):
    """完整简历模型"""

    personal_info: PersonalInfo = Field(description="个人信息")
    education: List[Education] = Field(description="教育背景")
    work_experience: List[WorkExperience] = Field(description="工作经验")
    skills: List[Skill] = Field(description="技能列表")
    achievements: List[Achievement] = Field(description="突出贡献")
    summary: str = Field(description="个人总结")
    desired_position: str = Field(description="期望职位")
    expected_salary: str = Field(description="期望薪资")


# ============================================================================
# 创建Agent
# ============================================================================

resume_agent = Agent(
    model=model,
    output_type=Resume,
    system_prompt=(
        "你是一个专业的简历生成助手。用户会描述他们的需求，你需要根据这些需求生成一份完整、专业的中国式求职简历。"
        "你可以调用以下工具来获取或生成简历的各个部分："
        "1. generate_personal_info - 生成个人信息"
        "2. generate_education - 生成教育背景"
        "3. generate_work_experience - 生成工作经验"
        "4. generate_skills - 生成技能列表"
        "5. generate_achievements - 生成突出贡献"
        "根据用户描述的工作经验年限和技术栈来调整简历内容。"
        "确保生成的简历信息真实可信，符合中国职场标准和格式。"
    ),
)


# ============================================================================
# 工具函数定义
# ============================================================================


@resume_agent.system_prompt
async def add_job_requirements(ctx: RunContext[Any]) -> str:
    """添加职位要求到系统提示词"""
    user_input = ctx.deps.get("user_input", "生成一份完整的求职简历")
    print(f"用户需求：{user_input}")
    return f"用户期望生成简历的描述：{user_input}"


@resume_agent.tool
async def generate_personal_info(ctx: RunContext[Any]) -> PersonalInfo:
    """生成个人信息"""
    print("=== 工具调用：生成个人信息 ===")

    # 从用户需求中提取信息
    user_input = ctx.deps.get("user_input", "")
    print(f"分析用户需求：{user_input}")

    # 数据池
    names = ["张三", "李四", "王五", "赵六", "钱七", "孙八", "周九", "吴十"]
    addresses = ["北京市朝阳区", "上海市浦东新区", "广州市天河区", "深圳市南山区", "杭州市西湖区"]

    # 智能推断信息
    if "3年" in user_input:
        age = random.randint(25, 30)
    elif "5年" in user_input:
        age = random.randint(28, 35)
    else:
        age = random.randint(25, 35)

    name = random.choice(names)
    gender = random.choice(["男", "女"])
    phone = f"1{random.randint(3,9)}{''.join([str(random.randint(0,9)) for _ in range(9)])}"
    email = f"{name.lower()}@email.com"
    address = random.choice(addresses)
    marital_status = random.choice(["未婚", "已婚"])

    result = PersonalInfo(
        name=name,
        age=age,
        gender=gender,
        phone=phone,
        email=email,
        address=address,
        marital_status=marital_status,
    )

    print(f"生成个人信息：{result.name}, {result.age}岁, {result.gender}")
    return result


@resume_agent.tool
async def generate_education(ctx: RunContext[Any]) -> List[Education]:
    """生成教育背景"""
    print("=== 工具调用：生成教育背景 ===")

    user_input = ctx.deps.get("user_input", "")
    print(f"分析工作经验年限：{user_input}")

    schools = [
        "清华大学",
        "北京大学",
        "上海交通大学",
        "复旦大学",
        "浙江大学",
        "中山大学",
        "华中科技大学",
    ]

    # 根据工作经验推断毕业年份
    if "3年" in user_input:
        graduation_year = 2021
    elif "5年" in user_input:
        graduation_year = 2019
    else:
        graduation_year = 2020

    education_list = []

    # 生成本科教育
    education_list.append(
        Education(
            school=random.choice(schools),
            degree="本科",
            major="计算机科学与技术",
            graduation_year=graduation_year,
            gpa=round(random.uniform(3.2, 4.0), 2),
        )
    )

    # 高级职位可能包含硕士（40%概率）
    if "高级" in user_input and random.random() < 0.4:
        education_list.append(
            Education(
                school=random.choice(schools),
                degree="硕士",
                major="计算机科学与技术",
                graduation_year=graduation_year - 2,
                gpa=round(random.uniform(3.4, 4.0), 2),
            )
        )

    print(f"生成教育背景：{len(education_list)}个教育经历")
    return education_list


@resume_agent.tool
async def generate_work_experience(ctx: RunContext[Any]) -> List[WorkExperience]:
    """生成工作经验"""
    print("=== 工具调用：生成工作经验 ===")

    user_input = ctx.deps.get("user_input", "")
    print(f"分析用户工作经验：{user_input}")

    companies = [
        "腾讯",
        "阿里巴巴",
        "字节跳动",
        "百度",
        "华为",
        "小米",
        "京东",
        "美团",
        "滴滴",
        "网易",
    ]

    # 确定职位级别
    if "高级" in user_input:
        position = "高级软件工程师"
    elif "初级" in user_input:
        position = "初级软件工程师"
    elif "中级" in user_input:
        position = "中级软件工程师"
    else:
        position = "软件工程师"

    # 生成工作经历
    company = random.choice(companies)

    # 根据经验年限生成时间
    if "3年" in user_input:
        start_date = "2021-07"
    elif "5年" in user_input:
        start_date = "2019-07"
    else:
        start_date = "2020-07"

    # 生成工作描述
    description = f"负责{position}相关工作"
    if "Python" in user_input:
        description += "，主要使用Python技术栈开发后端服务"
    if "Java" in user_input:
        description += "，熟悉Java生态系统开发"
    description += "，参与系统设计、开发、测试和部署全流程"

    work_experience = [
        WorkExperience(
            company=company,
            position=position,
            start_date=start_date,
            end_date="至今",
            description=description,
            achievements=[
                f"成功完成{company}重要项目，系统稳定性达99.9%",
                "获得公司年度优秀员工称号",
                "主导技术架构优化，提升系统性能30%",
            ],
        )
    ]

    print(f"生成工作经验：{len(work_experience)}个工作经历，职位：{position}")
    return work_experience


@resume_agent.tool
async def generate_skills(ctx: RunContext[Any]) -> List[Skill]:
    """生成技能列表"""
    print("=== 工具调用：生成技能列表 ===")

    user_input = ctx.deps.get("user_input", "")
    print(f"分析技术栈：{user_input}")

    skills_list = []

    # 编程语言
    programming_languages = []
    if "Python" in user_input:
        programming_languages.append("Python")
    if "Java" in user_input:
        programming_languages.append("Java")
    programming_languages.extend(["JavaScript", "Go"])

    skills_list.append(
        Skill(
            category="编程语言",
            skills=programming_languages,
            proficiency="熟练" if "高级" in user_input else "了解",
        )
    )

    # 框架技术
    frameworks = []
    if "Python" in user_input:
        frameworks.extend(["Django", "Flask", "FastAPI"])
    if "Java" in user_input:
        frameworks.extend(["Spring", "Spring Boot", "MyBatis"])
    frameworks.extend(["React", "Vue", "Angular"])

    skills_list.append(Skill(category="框架技术", skills=frameworks, proficiency="熟练"))

    # 数据库
    skills_list.append(
        Skill(
            category="数据库",
            skills=["MySQL", "PostgreSQL", "Redis", "MongoDB"],
            proficiency="了解",
        )
    )

    # 工具平台
    skills_list.append(
        Skill(
            category="工具平台",
            skills=["Git", "Docker", "Kubernetes", "Linux", "Nginx"],
            proficiency="熟练",
        )
    )

    print(f"生成技能列表：{len(skills_list)}个技能分类")
    return skills_list


@resume_agent.tool
async def generate_achievements(ctx: RunContext[Any]) -> List[Achievement]:
    """生成突出贡献"""
    print("=== 工具调用：生成突出贡献 ===")

    user_input = ctx.deps.get("user_input", "")
    print(f"分析职位级别：{user_input}")

    achievements = [
        Achievement(
            title="技术创新奖",
            description="主导开发的新算法提升系统处理效率40%",
            year=2023,
            impact="为公司节省成本50万元",
        ),
        Achievement(
            title="最佳团队协作奖",
            description="带领团队完成重要项目，获得客户高度认可",
            year=2022,
            impact="提升团队整体士气，获得公司表扬",
        ),
        Achievement(
            title="优秀员工",
            description="连续两年获得公司优秀员工称号",
            year=2022,
            impact="成为部门技术骨干",
        ),
        Achievement(
            title="技术突破奖",
            description="突破核心技术难题，获得专利申请",
            year=2023,
            impact="为公司技术发展做出重要贡献",
        ),
    ]

    # 根据职位级别选择成就数量
    if "高级" in user_input:
        num_achievements = random.randint(2, 3)
    else:
        num_achievements = 1

    result = random.sample(achievements, min(num_achievements, len(achievements)))
    print(f"生成突出贡献：{len(result)}个成就")
    return result


# ============================================================================
# 主函数
# ============================================================================


async def main():
    """主函数：使用真实Agent生成智能简历"""
    print("=== 真实Agent + Tools简历生成系统 ===")
    print("架构：基于Agent_Tools_系统设计文档的真实实现")

    # 用户需求
    user_input = "我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java"
    print(f"\\n用户需求：{user_input}")

    try:
        print("\\n=== 开始Agent执行流程 ===")

        # 运行Agent
        result = await resume_agent.run(user_input, deps={"user_input": user_input})

        print("\\n=== Agent执行完成 ===")
        print("所有相关工具已成功调用")

        # 输出结果
        print("\\n=== 生成的完整简历 ===")
        print(result.output.model_dump_json(indent=2, ensure_ascii=False))

        print("\\n=== 系统执行统计 ===")
        print("✓ Agent + Tools架构展示完成")
        print("✓ 真实工具调用功能正常")
        print("✓ 智能工具选择机制工作")
        print("✓ 数据类型安全验证通过")
        print("✓ 完整简历结构生成成功")

        return result.output

    except Exception as e:
        print(f"\\nAgent执行过程中发生错误：{str(e)}")
        print("\\n=== 错误分析 ===")
        print("可能原因：")
        print("1. DeepSeek-V3-0324模型不支持function calling")
        print("2. API配置问题")
        print("3. 网络连接问题")

        print("\\n=== 备用方案 ===")
        print("建议使用 ctyun_ai_agent_tools_demo.py 作为备用实现")

        raise


# ============================================================================
# 异常处理和回退机制
# ============================================================================


class ResumeAgentWithFallback:
    """带回退机制的简历Agent"""

    def __init__(self):
        self.primary_agent = resume_agent
        self.fallback_mode = False

    async def generate_resume(self, user_input: str) -> Resume:
        """生成简历，失败时自动切换到回退模式"""
        try:
            # 尝试使用真实Agent
            result = await self.primary_agent.run(user_input, deps={"user_input": user_input})
            print("✓ 真实Agent模式成功")
            return result.output

        except Exception as e:
            print(f"⚠️ 真实Agent失败：{str(e)}")
            print("切换到回退模式...")

            # 切换到回退模式（使用模拟实现）
            self.fallback_mode = True
            return await self._fallback_generate_resume(user_input)

    async def _fallback_generate_resume(self, user_input: str) -> Resume:
        """回退模式的简历生成"""
        print("=== 回退模式：使用本地数据生成简历 ===")

        # 这里可以复用 ctyun_ai_agent_tools_demo.py 的逻辑
        # 为了简洁，这里只提供基本实现

        personal_info = PersonalInfo(
            name="张三",
            age=28,
            gender="男",
            phone="13800138000",
            email="[email protected]",
            address="北京市朝阳区",
            marital_status="未婚",
        )

        # 其他字段类似...

        print("✓ 回退模式简历生成完成")
        return Resume(
            personal_info=personal_info,
            education=[],
            work_experience=[],
            skills=[],
            achievements=[],
            summary="具有3年经验的软件工程师",
            desired_position="高级软件工程师",
            expected_salary="25k-35k",
        )


# ============================================================================
# 启动程序
# ============================================================================

if __name__ == "__main__":
    try:
        # 尝试真实Agent
        asyncio.run(main())
    except Exception:
        print("\\n真实Agent失败，尝试使用带回退机制的Agent...")

        # 使用带回退机制的Agent
        agent_with_fallback = ResumeAgentWithFallback()
        try:
            result = asyncio.run(
                agent_with_fallback.generate_resume(
                    "我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java"
                )
            )
            print("\\n✓ 带回退机制的Agent成功生成简历")
        except Exception as e:
            print(f"\\n✗ 所有方法都失败了：{str(e)}")

输出日志

    
    
    
  D:\Code\fastapi-demo\.venv\Scripts\python.exe D:\Code\fastapi-demo\app\intergration\agent\ctyun_ai_real_agent_resume.py 
=== 真实Agent + Tools简历生成系统 ===
架构：基于Agent_Tools_系统设计文档的真实实现
\n用户需求：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
\n=== 开始Agent执行流程 ===
用户需求：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
=== 工具调用：生成个人信息 ===
分析用户需求：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
生成个人信息：张三, 29岁, 女
=== 工具调用：生成教育背景 ===
分析工作经验年限：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
生成教育背景：1个教育经历
=== 工具调用：生成工作经验 ===
分析用户工作经验：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
生成工作经验：1个工作经历，职位：高级软件工程师
=== 工具调用：生成技能列表 ===
分析技术栈：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
生成技能列表：4个技能分类
=== 工具调用：生成突出贡献 ===
分析职位级别：我需要一份高级软件工程师的简历，有3年工作经验，熟悉Python和Java
生成突出贡献：2个成就
\n=== Agent执行完成 ===
所有相关工具已成功调用
\n=== 生成的完整简历 ===
{
  "personal_info": {
    "name": "张三",
    "age": 29,
    "gender": "女",
    "phone": "16318621890",
    "email": "张三@email.com",
    "address": "上海市浦东新区",
    "marital_status": "已婚"
  },
  "education": [
    {
      "school": "复旦大学",
      "degree": "本科",
      "major": "计算机科学与技术",
      "graduation_year": 2021,
      "gpa": 3.34
    }
  ],
  "work_experience": [
    {
      "company": "百度",
      "position": "高级软件工程师",
      "start_date": "2021-07",
      "end_date": "至今",
      "description": "负责高级软件工程师相关工作，主要使用Python技术栈开发后端服务，熟悉Java生态系统开发，参与系统设计、开发、测试和部署全流程",
      "achievements": [
        "成功完成百度重要项目，系统稳定性达99.9%",
        "获得公司年度优秀员工称号",
        "主导技术架构优化，提升系统性能30%"
      ]
    }
  ],
  "skills": [
    {
      "category": "编程语言",
      "skills": [
        "Python",
        "Java",
        "JavaScript",
        "Go"
      ],
      "proficiency": "熟练"
    },
    {
      "category": "框架技术",
      "skills": [
        "Django",
        "Flask",
        "FastAPI",
        "Spring",
        "Spring Boot",
        "MyBatis",
        "React",
        "Vue",
        "Angular"
      ],
      "proficiency": "熟练"
    },
    {
      "category": "数据库",
      "skills": [
        "MySQL",
        "PostgreSQL",
        "Redis",
        "MongoDB"
      ],
      "proficiency": "了解"
    },
    {
      "category": "工具平台",
      "skills": [
        "Git",
        "Docker",
        "Kubernetes",
        "Linux",
        "Nginx"
      ],
      "proficiency": "熟练"
    }
  ],
  "achievements": [
    {
      "title": "最佳团队协作奖",
      "description": "带领团队完成重要项目，获得客户高度认可",
      "year": 2022,
      "impact": "提升团队整体士气，获得公司表扬"
    },
    {
      "title": "技术突破奖",
      "description": "突破核心技术难题，获得专利申请",
      "year": 2023,
      "impact": "为公司技术发展做出重要贡献"
    }
  ],
  "summary": "拥有3年高级软件工程师经验，精通Python和Java技术栈，熟悉前后端开发全流程。具备扎实的计算机理论基础和丰富的项目实践经验，能够独立完成系统设计、开发和部署。具有良好的团队协作能力和问题解决能力，追求技术创新和业务价值实现。",
  "desired_position": "高级软件工程师",
  "expected_salary": "25-35K"
}
\n=== 系统执行统计 ===
✓ Agent + Tools架构展示完成
✓ 真实工具调用功能正常
✓ 智能工具选择机制工作
✓ 数据类型安全验证通过
✓ 完整简历结构生成成功

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