PaiCLI Agent 如何写到简历上，类似Claude Code的Java版本 CLI Agent

PaiCLI Agent AI应用开发 2026-05 ～ 2026-06

项目描述：类似 Claude Code 的终端 Agent CLI，支持 ReAct 推理、Multi-Agent 协作、MCP 工具集成、三层记忆系统、RAG 代码库检索等，可在终端中通过自然语言驱动代码开发和调试。

技术栈：Java 21、JLine 4、SQLite、JGit、Chrome DevTools Protocol、Jieba、OkHttp、Ollama

核心职责：

• 基于 ripgrep + Glob + read_file 的组合实现 Agentic Search 的精确检索，单次搜索延迟控制在 200ms 内；并以 RAG search_code 工具作为语义检索兜底，提升仓库代码定位与分析效率。
• 基于 ReAct 实现 Agent 推理，支持并行执行和动态 Token 预算，上下文压缩算法会在 90% 上下文占用时自动触发摘要压缩。
• 设计长任务持久化方案，基于 SQLite 存储任务状态，后台 Worker 线程池异步执行，支持进程重启后自动恢复未完成任务。
• 实现三层记忆系统：短期记忆管理当前对话、长期记忆用 SQLite 持久化跨会话知识、Compactor 做边界感知的上下文压缩，支持 BM25 + 余弦相似度混合检索。
• 集成 MCP 接入外部工具生态，支持 stdio/HTTP 双传输协议和 Schema 自动裁剪，并通过 HITL 审批机制实现工具调用的安全管控。
• 构建 Plan-and-Execute + Multi-Agent 架构，Planner 将复杂任务拆解为 DAG，Worker 并行执行，Reviewer 审核质量并支持自动重试，最大并行 4 线程。
• 基于 ReAct 模式实现 Agent 核心循环，通过 ToolRegistry 动态注册 9 个内置工具 + 60+ MCP 外部工具，工具选择由 LLM Function Calling 驱动
• 实现 Plan-and-Execute 模式，通过 DAG 拓扑排序管理子任务依赖，同批次任务并行执行，单任务失败时下游依赖自动 SKIP 不阻塞独立任务
• 同一轮多个 tool_calls 通过 ExecutorService 并行执行，按原始顺序返回结果保证 LLM 协议兼容，ReAct/Plan/Team 复用同一套调度器
• 实现动态 ...