Runtime 与编排
Agentic RAG、多 Agent 并行编排、统一上下文与动态 Skill 路由；平均 7k+ tokens 对话负载下端到端约 7s。
平台方向
从 Runtime 到生产运营的 Agent 平台架构
负责 Agent Runtime、工具与权限、评测回放、质量运营和企业系统集成，推动大模型能力稳定进入核心业务流程。
- 01
主导 Agent 从代码引导 1.0 演进为模型驱动 2.0，明确模型决策与 Runtime 控制边界。
- 02
建设 Agentic RAG、多 Agent 并行编排、统一上下文、动态 Skill 路由与 MCP/API 工具体系。
- 03
建立多租户隔离、工具权限、审计、人工接管、幂等重试与高风险操作约束。
- 04
贯通生产 trace、回放评测、发布门禁与数据反馈，将线上问题转化为知识、Skill 和策略迭代。
- 05
带领 Agent 小组交付核心平台能力，并以 AI 开发 Harness 推动 40 个仓库形成一致的工程治理。
核心工作面
以生产结果串联架构决策、平台能力和团队交付。
工具与生产治理
覆盖 MCP/API、tool gating、多租户权限、审计、side-effect 控制、人工接管与可观测账本。
质量与成本运营
以回放评测、content gap 和 usage 审计驱动持续优化，token 消耗下降 60%，自动解决率提升约 30%。
团队与平台推广
带领 3 人 Agent 小组，协同 20 人产研团队；AI 开发 Harness 覆盖 40 个仓库。
代表性交付
覆盖 Agent 平台、模型服务与大规模平台工程。
2025-03 - 现在
查看详情 生产级 Agent 平台架构
负责跨行业 AI Agent 客服 SaaS 平台从架构演进到生产运营，并推动团队 AI 开发 Harness 覆盖 40 个仓库。
2021-09 - 2024-05
查看详情 AIGC SaaS 与模型服务平台
负责生成式 AI SaaS 的 Web 工程、微服务拆分、模型服务调用链和平台化交付，参与产品从 0 到 1 建设。
2017-10 - 2021-08
查看详情 阿里高流量商业化与直播工程
负责阿里淘宝与本地生活高流量跨端 Web、微前端、广告归因、日志 SDK、JsBridge 和性能优化。
数据反馈
查看详情 Agent 平台数据反馈机制
连接生产 trace、线上问题样本、评测样本和偏好数据，将线上行为转化为持续质量改进机制。
评测实践
将生产 trace 转化为回放评测与发布门禁。
Agent 回放评测框架
用生产 trace 构建可复现的 Agent 回归评测，支撑 prompt、工具和模型变更。
查看详情联系
企业级 Agent 平台架构与技术负责人
关注 Agent Runtime、工具治理、评测发布门禁与核心业务流程集成。