工作经历
树和智能 上海
2025.10 - 2026.5
AI 工程师
开发企业级 AI Agent，涵盖品牌分析、产品选型、销售辅助等场景。
- GEO 平台: 品牌在 AI 时代的可见性分析。监测品牌在主流 AI 助手中的曝光与推荐；构建自愈式多平台采集系统，应对页面结构频繁变化，自愈率 90%
- 输送线产品选型助手: 100+ 产品手册场景下 RAG 召回精度不足。设计渐进式披露架构：核心指南常驻 + 手册按需注入，Token 消耗降 60%，推荐准确率显著提升；支持增量学习和人工反馈优化
- 连接器询单助手: 整合产品库、BI 报表、库存系统多数据源。核心挑战是响应速度——通过并行数据拉取和增量上下文，将端到端响应从 30s+ 优化到 10s 内
- Agent Harness: 基于 AgentScope 构建多 Agent 协作框架。设计统一 AgentLoop（规划-执行-观察-反思）与可插拔工具层，沉淀共享上下文管理和干预机制，GEO/选型/询单等 Agent 复用同一套 harness，新场景接入周期从周级降至天级
- Agent 辅助研发: 将 Coding Agent 引入日常开发：通过 CLAUDE.md 与自定义 Skill 沉淀项目上下文与规范，Agent 承担需求拆解、编码与自测，交付效率显著提升；并探索 Agent 参与的代码审核流程，自动检查规范、边界条件与潜在缺陷
LLM
AgentScope
多 Agent
Agent 编排
企业微信
Testany 上海
2023.7 - 2024.8
Co-Founder & Full Stack Engineer
云原生测试平台，为企业提供测试管理、低代码编排、可信执行和 CI/CD 集成。在福特进行试点落地。
- 作为联合创始人负责产品设计与业务建模
- 设计编排 DSL 并编译到 Jenkins Pipeline，解耦业务逻辑与执行引擎；可视化编辑器让 QA 可自主维护测试流程
- 负责日常DevOps和基础设施维护
Kubernetes
Quarkus
PostgreSQL
React
HTMX
RabbitMQ
Redis
Autonomic 上海 (福特子公司)
2022.5 - 2023.6
Senior Software Engineer
负责TMC车联网平台在福特中国的迁移工作，以及内部软件系统开发维护。
- EvoTransformer: 车联网场景下 protobuf 消息需跨系统转换，传统序列化开销大。设计 byte-level 转换，已知 schema 下直接操作二进制，延迟降至 μs 级；DSL 配置让运维可维护，热更新避免服务重启
- Flink Autoscaling: 原生 HPA 不适应流处理场景。自研扩缩容控制器，基于处理延迟、积压量、时间周期多维度决策，30s 内响应负载波动
- Test Harness: 集成测试工具，支持多框架、统一编排和结果通知
- Diagnosis: 非侵入式自动化诊断系统，支持旁路信息抓取和模式匹配规则
SpringBoot
gRPC
Flink
Prometheus
Kubernetes
Tekton
网易易盾 杭州
2017.7 - 2022.5
资深 Java 后台工程师
易盾内容安全 SaaS。从 0 到 1 建设检测系统并持续演进：音频 → 音视频，文件 → 直播 → RTC，单后端 → 多后端组合，支撑业务从 0 到百万级 DAU
- 核心检测系统支持点播/直播/RTC，20+ 检测后端可任选组合，客户按需配置检测策略；高峰期每秒 2 小时内容过检
- 设计分布式长时任务框架：断点续传、进度持久化、故障自动迁移，支撑音视频检测等小时级任务的可靠执行
- 负责项目组首个 K8S 集群（50 节点含 GPU、100+ 检测 Pod），推动云原生改造
- 作为技术委员会成员参与制定技术规范
gRPC
Kafka
ffmpeg
Quarkus
Kubernetes
S3
爱奇艺 上海
2016.10 - 2017.7
高级 Java 后台工程师
- 设计开发CMDB模块：运行时定义资源模型，自动生成UI界面和完整性约束
- 独立设计开发分布式定时任务系统：高可用调度、多任务类型、Agent执行
MySQL
ZooKeeper
Quartz
ANTLR
思科系统 上海
2011.12 - 2016.10
高级软件工程师
- 带领4人团队维护重构Enterprise Policy Management系统
- 开发内部安全软件Fishbowl：Sandbox子系统提供文件级访问控制
- 利用机器学习分析文档机密程度并集成入系统
Java
Perl
Go
Linux Kernel
关注方向
- 企业级 Agent、传统业务场景的 AI 改造
- 面向 Agent 编程：编写 LLM 易于理解和维护的代码