杭州
Full-Stack + AI
Open to opportunities
AI Agent Engineer · Server-Side Tech Lead
我是 Jack，把 AI Agent 从想法做到上线。
近 6 年服务端架构经验，其中近 3 年深度聚焦大模型应用系统与 AI Agent 产品的架构设计与生产级落地。作为服务端技术负责人带领 5 人服务端团队，主导多个核心业务从 0 到 1 的服务端架构设计与生产级落地。LangChain 开源贡献者，深谙框架底层源码，具备 Supervisor 多智能体协作架构与 RAG Pipeline 的完整生产经验。
项目
基于 Agent Orchestration 与 Hybrid AI 架构的下一代智能旅行助手。Supervisor 模式调度 6 种专家 Agent（ReAct 循环），三阶段规划引擎，Checkpoint "时光倒流"，多 LLM Fallback + 工具熔断，LangSmith + LLM-as-Judge 评测体系。
6 Expert Agents · 90% 成功率 · 日均数千请求
背景
传统规则引擎无法处理复杂旅行意图，纯大模型存在"幻觉"导致无法真实预订。需要 Agent Orchestration 与 Hybrid AI 架构，实现从模糊自然语言到多城市精确行程的端到端生成。
技术方案
Supervisor 模式调度 6 种专家 Agent，每个 Agent 基于 ReAct 循环自主完成子任务。三阶段 Hybrid AI 引擎 (Overview → Detail → Review) 结合 LLM 推理与 Web API 实时验证。Checkpoint "时光倒流" 支持跨会话回溯；多 LLM Fallback 降级 + 工具调用熔断 + Redis 队列削峰；LangSmith 全链路追踪 + 离线 Evaluation Pipeline (LLM-as-Judge) 数据驱动 Prompt 迭代。
成果
多 Agent 系统日均稳定处理数千次深度推理请求，行程生成成功率达 90%。多 LLM Fallback 保障核心链路零宕机，Checkpoint 回溯大幅提升多轮交互容错率。
AI 驱动的技能路线图生成器。输入 JD/文章/简历，LangGraph Agent 自动提取技能树、Tavily 网络研究、生成结构化学习路径。D3.js 径向力导图可视化，支持多源合并、RAG 对话、Obsidian 导出。
182 Tests · 98% Coverage · 多语言 · Obsidian 导出
背景
技术人员面对 JD 或新领域时，缺乏系统化的学习路径规划工具。需要一个能自动解析非结构化输入、提取技能树并生成个性化学习路线图的 AI 工具。
技术方案
基于 LangGraph 设计 Ariadne 引擎：ParseInput → ExtractSkillTree → ResearchSkills (Tavily + 指数退避重试) → GenerateRoadbook。多源 Journey 系统支持增量消化与技能树去重合并。D3.js 径向力导图以"靶心"布局展示优先级，双击节点切换学习状态。RAG 向量检索支持多语言对话，Obsidian 一键导出 wikilink 笔记库。
成果
182 个单元测试 + LangSmith 评估管线（16 个评估器），覆盖率 98%。支持 Gemini/Claude/GPT 多模型路由，SSE 实时流式进度。已部署至 Vercel + Fly.io，支持 Tauri 桌面端打包。
个人 AI 知识库系统 — RAG 知识检索 + 多模型对话 (Claude/GPT/Gemini) + 12 AI 角色 + CXP 上下文导出协议。Clean Architecture 全栈设计。
RAG · 3 LLMs · 12 Personas
背景
个人知识管理碎片化，需要一个集成多 AI 模型的统一平台，支持 RAG 知识检索增强对话、角色扮演和结构化上下文导出。
技术方案
全栈 Clean Architecture 设计：后端 Bun + tRPC + Drizzle ORM + pgvector，前端 Next.js 15 App Router。集成三大模型，12 个 AI 角色，自研 CXP 实现 AI Agent 间结构化上下文交换。RAG 管线：文档分块 → Gemini Embedding (3072维) → pgvector 语义检索。
成果
支持 3 大 LLM、12 个 AI 角色。个人门户页集成 AI 聊天助手，SSE 流式响应。已部署至 Vercel + Fly.io。
自研 Factory 模式引擎，洋葱优先级模型 (SYSTEM→SECURITY→LOGGING→BUSINESS→ROUTE)，7 核心插件，自动生成类型安全客户端代码。
5+ AI 微服务 · 接入周期 1周→0.5天
背景
为支撑 AI Agent 产品及多个后端服务的快速迭代，针对 AI 业务特性（极轻量化启动、高频 RPC、流式数据处理），基于 Hono 从零设计高性能微服务底座。
技术方案
自研 Factory 模式引擎，洋葱优先级模型确保插件有序加载。7 个核心插件：Action、Route、Cache、Schedule（etcd 选主精确到方法级）、ClientCode、GracefulShutdown、DynamicConfig（Agent 参数在线热切换）。
成果
支撑 5+ 核心 AI 微服务（涵盖大模型调度、向量检索、核心业务）无故障运行。自动生成强类型 SDK，新服务接入从 1 周缩至 0.5 天。
法资跨境电商物流平台，SQL 批处理性能优化 10x+，AWS Lambda Serverless 账单系统，Shopify/Prestashop 插件对接。
10x+ 性能提升 · Shopify 插件
背景
法资跨境电商物流公司，平台面临 SQL 批量处理性能瓶颈、账单对账人工成本高、缺少主流电商平台插件等问题。
技术方案
SQL 性能优化：将 O(n²) 嵌套查询重构为批处理 + 索引优化，提速 10x+。AWS Lambda 重构账单系统，Puppeteer 自动 PDF。从零构建 esendeo-shopify 插件。
成果
SQL 性能提升 10x+，Serverless 账单系统降低 70% 运维成本。Shopify 插件上线后新增欧洲卖家客户。
对标 Dify / N8n 的 AI 原生工作流编排平台，LLM 调用、AI 决策路由、向量检索作为一等节点深度融合执行引擎。双层工作流 DSL (AtomFlow + CombinedFlow)，可视化画布，多租户 RBAC。
银行 & 电商客户 · 流程自助编排
背景
面向银行、电商等 B 端客户，自研对标 Dify / N8n 的 AI 原生工作流编排平台，将 AI 能力深度融合进执行引擎而非外挂式集成。
技术方案
双层工作流 DSL：AtomFlow + CombinedFlow。AI 原生节点体系：LLM 调用节点 + Prompt 模板管理、AI 决策路由（LLM 动态选择分支）、向量搜索节点。React 拖拽画布，多租户 RBAC，RabbitMQ 异步长任务。
成果
成功服务多家银行和电商客户，获多次续约。业务人员自助编排流程，大幅降低开发依赖。公司围绕 Web Use Agent 方向建立开源社区。
我不只是用 AI 框架——我读它们的源码。这就是为什么我造的系统能在生产环境里跑。
— Jack · AI Agent Engineer
About
近 6 年服务端架构经验，其中近 3 年深度聚焦大模型应用系统与 AI Agent 产品的架构设计与生产级落地。作为服务端技术负责人带领 5 人服务端团队，主导多个核心业务从 0 到 1 的服务端架构设计与生产级落地。LangChain 开源贡献者，深谙框架底层源码，具备 Supervisor 多智能体协作架构与 RAG Pipeline 的完整生产经验。
信条
工程信条，而非教条。
"我读 LangChain 源码是因为好玩。"
我不只是调 API——我给框架贡献代码。理解内部原理，才能造出在真实负载下不崩的系统。
"最好的代码是我没写的代码。"
我每天用 Cursor 和 Claude Code。AI 写脚手架，我做架构决策。我把这个工作流推广到了整个团队。
"Agent 要是挂了，得优雅地挂。"
多 LLM 降级、工具调用熔断、Prompt 缓存、Token 追踪。生产级 AI 不是比谁准——是比出事了怎么办。