Lucas
AI工程师
XXX人工智能 · 4年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
成都
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
主导多条 LLM / Agent 产品线端到端交付：需求拆解、架构设计、模型与工具选型、核心编码、测试评测、部署上线与故障排查。
专注大模型应用与 Agent 系统工程化。核心能力不是单点调用模型，而是把不稳定的模型能力封装成可复用、可观测、可恢复的生产系统。2023.10 至今主导多条 AI 产品线，从需求拆解、架构设计、模型与工具选型到核心实现、测试评测、部署上线和线上排障均可独立完成。
Agent / LLM Agent Runtime、Context Engineering、Agent Harness、Skill、MCP、RAG、Function Calling、多 Agent 协作、python、PostgreSQL、fastapi、docker、git、结构化输出、评测与轨迹分析
专注大模型应用与 Agent 系统工程化。核心能力不是单点调用模型，而是把不稳定的模型能力封装成可复用、可观测、可恢复的生产系统。2023.10 至今主导多条 AI 产品线，从需求拆解、架构设计、模型与工具选型到核心实现、测试评测、部署上线和线上排障均可独立完成。
Agent / LLM Agent Runtime、Context Engineering、Agent Harness、Skill、MCP、RAG、Function Calling、多 Agent 协作、python、PostgreSQL、fastapi、docker、git、结构化输出、评测与轨迹分析
项目经验
Super Agent：Python / FastAPI / React / PostgreSQL / MCP / Sandbox
从 0 到 1 主导可插拔 Agent 平台，以统一的 Provider、Tool、Skill、MCP 和资源模型降低新 Agent 配置与接入成
本，产品人员也能直接复用。
• 设计 Context Compiler 与 Agent Harness：Token 预算、长历史压缩、大工具结果 Artifact 化、工具循环防护、
Checkpoint/CAS、失败恢复、沙箱执行和审计日志，支撑复杂长任务持续运行。
• 线上累计承载 2.78 万次请求、9.678 亿 Token，统计失败率约 1.4%，并支持请求级日志、成本统计和故障定位
Mobile Agent：Python / FastAPI / ADB / Function Calling / Harness
98% 成功率 / 30-40 台设备
• 主导多设备 Android GUI Agent 自动化平台，在 30-40 台设备上并发执行同类生产任务；具体业务因保密要求不披
露。
• 设计设备池、分组鉴权、断联切换、截图轨迹、任务契约、Plan/Task State、动作效果检测、Verifier/Recoverer、
Completion Gate 与证据链，降低重复动作、静默失败和错误完成。
• 建设长任务上下文滑窗与在线/离线评测，回归基线覆盖 225 项自动化测试
QizAI 智能金融助手
CrewAI / FastAPI / RAG / Redis / MySQL / MCP / 多语言
约 2,000 用户 / 香港 Panda
Fafa App 上线
• 主导金融多 Agent 助手架构与核心实现，支持多语言、流式对话、市场数据、资产查询、图表、知识库检索、联网与
业务工具调用，并真实上线香港 Panda Fafa App。
• 通过快捷意图、功能直达、工具预选、模型路由、异步流式、上下文与缓存设计实现秒级响应，补齐合规检查、日志
记录、工具上下文注入和多服务协作。
• 配套 qiz-mcp，将行情、股票信息、交易、资产、F10 等能力拆分为 5 类 MCP 服务、约 36 个工具；对真实交易设
置“准备-确认-提交”、短期幂等与防重复机制
Browser Automation / Publishing
Video Analysis / GEO
自动化
从 0 到 1 主导可插拔 Agent 平台，以统一的 Provider、Tool、Skill、MCP 和资源模型降低新 Agent 配置与接入成
本，产品人员也能直接复用。
• 设计 Context Compiler 与 Agent Harness：Token 预算、长历史压缩、大工具结果 Artifact 化、工具循环防护、
Checkpoint/CAS、失败恢复、沙箱执行和审计日志，支撑复杂长任务持续运行。
• 线上累计承载 2.78 万次请求、9.678 亿 Token，统计失败率约 1.4%，并支持请求级日志、成本统计和故障定位
Mobile Agent：Python / FastAPI / ADB / Function Calling / Harness
98% 成功率 / 30-40 台设备
• 主导多设备 Android GUI Agent 自动化平台，在 30-40 台设备上并发执行同类生产任务；具体业务因保密要求不披
露。
• 设计设备池、分组鉴权、断联切换、截图轨迹、任务契约、Plan/Task State、动作效果检测、Verifier/Recoverer、
Completion Gate 与证据链，降低重复动作、静默失败和错误完成。
• 建设长任务上下文滑窗与在线/离线评测，回归基线覆盖 225 项自动化测试
QizAI 智能金融助手
CrewAI / FastAPI / RAG / Redis / MySQL / MCP / 多语言
约 2,000 用户 / 香港 Panda
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• 主导金融多 Agent 助手架构与核心实现，支持多语言、流式对话、市场数据、资产查询、图表、知识库检索、联网与
业务工具调用，并真实上线香港 Panda Fafa App。
• 通过快捷意图、功能直达、工具预选、模型路由、异步流式、上下文与缓存设计实现秒级响应，补齐合规检查、日志
记录、工具上下文注入和多服务协作。
• 配套 qiz-mcp，将行情、股票信息、交易、资产、F10 等能力拆分为 5 类 MCP 服务、约 36 个工具；对真实交易设
置“准备-确认-提交”、短期幂等与防重复机制
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技术能力
主导多条 LLM / Agent 产品线端到端交付：需求拆解、架构设计、模型与工具选型、核心编码、测试评测、部署上线与故障排查。
专注大模型应用与 Agent 系统工程化。核心能力不是单点调用模型，而是把不稳定的模型能力封装成可复用、可观测、可恢复的生产系统。2023.10 至今主导多条 AI 产品线，从需求拆解、架构设计、模型与工具选型到核心实现、测试评测、部署上线和线上排障均可独立完成。
Agent / LLM Agent Runtime、Context Engineering、Agent Harness、Skill、MCP、RAG、Function Calling、多 Agent 协作、python、PostgreSQL、fastapi、docker、git、结构化输出、评测与轨迹分析
专注大模型应用与 Agent 系统工程化。核心能力不是单点调用模型，而是把不稳定的模型能力封装成可复用、可观测、可恢复的生产系统。2023.10 至今主导多条 AI 产品线，从需求拆解、架构设计、模型与工具选型到核心实现、测试评测、部署上线和线上排障均可独立完成。
Agent / LLM Agent Runtime、Context Engineering、Agent Harness、Skill、MCP、RAG、Function Calling、多 Agent 协作、python、PostgreSQL、fastapi、docker、git、结构化输出、评测与轨迹分析
项目经验
Super Agent：Python / FastAPI / React / PostgreSQL / MCP / Sandbox
从 0 到 1 主导可插拔 Agent 平台，以统一的 Provider、Tool、Skill、MCP 和资源模型降低新 Agent 配置与接入成
本，产品人员也能直接复用。
• 设计 Context Compiler 与 Agent Harness：Token 预算、长历史压缩、大工具结果 Artifact 化、工具循环防护、
Checkpoint/CAS、失败恢复、沙箱执行和审计日志，支撑复杂长任务持续运行。
• 线上累计承载 2.78 万次请求、9.678 亿 Token，统计失败率约 1.4%，并支持请求级日志、成本统计和故障定位
Mobile Agent：Python / FastAPI / ADB / Function Calling / Harness
98% 成功率 / 30-40 台设备
• 主导多设备 Android GUI Agent 自动化平台，在 30-40 台设备上并发执行同类生产任务；具体业务因保密要求不披
露。
• 设计设备池、分组鉴权、断联切换、截图轨迹、任务契约、Plan/Task State、动作效果检测、Verifier/Recoverer、
Completion Gate 与证据链，降低重复动作、静默失败和错误完成。
• 建设长任务上下文滑窗与在线/离线评测，回归基线覆盖 225 项自动化测试
QizAI 智能金融助手
CrewAI / FastAPI / RAG / Redis / MySQL / MCP / 多语言
约 2,000 用户 / 香港 Panda
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• 主导金融多 Agent 助手架构与核心实现，支持多语言、流式对话、市场数据、资产查询、图表、知识库检索、联网与
业务工具调用，并真实上线香港 Panda Fafa App。
• 通过快捷意图、功能直达、工具预选、模型路由、异步流式、上下文与缓存设计实现秒级响应，补齐合规检查、日志
记录、工具上下文注入和多服务协作。
• 配套 qiz-mcp，将行情、股票信息、交易、资产、F10 等能力拆分为 5 类 MCP 服务、约 36 个工具；对真实交易设
置“准备-确认-提交”、短期幂等与防重复机制
Browser Automation / Publishing
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自动化
从 0 到 1 主导可插拔 Agent 平台，以统一的 Provider、Tool、Skill、MCP 和资源模型降低新 Agent 配置与接入成
本，产品人员也能直接复用。
• 设计 Context Compiler 与 Agent Harness：Token 预算、长历史压缩、大工具结果 Artifact 化、工具循环防护、
Checkpoint/CAS、失败恢复、沙箱执行和审计日志，支撑复杂长任务持续运行。
• 线上累计承载 2.78 万次请求、9.678 亿 Token，统计失败率约 1.4%，并支持请求级日志、成本统计和故障定位
Mobile Agent：Python / FastAPI / ADB / Function Calling / Harness
98% 成功率 / 30-40 台设备
• 主导多设备 Android GUI Agent 自动化平台，在 30-40 台设备上并发执行同类生产任务；具体业务因保密要求不披
露。
• 设计设备池、分组鉴权、断联切换、截图轨迹、任务契约、Plan/Task State、动作效果检测、Verifier/Recoverer、
Completion Gate 与证据链，降低重复动作、静默失败和错误完成。
• 建设长任务上下文滑窗与在线/离线评测，回归基线覆盖 225 项自动化测试
QizAI 智能金融助手
CrewAI / FastAPI / RAG / Redis / MySQL / MCP / 多语言
约 2,000 用户 / 香港 Panda
Fafa App 上线
• 主导金融多 Agent 助手架构与核心实现，支持多语言、流式对话、市场数据、资产查询、图表、知识库检索、联网与
业务工具调用，并真实上线香港 Panda Fafa App。
• 通过快捷意图、功能直达、工具预选、模型路由、异步流式、上下文与缓存设计实现秒级响应，补齐合规检查、日志
记录、工具上下文注入和多服务协作。
• 配套 qiz-mcp，将行情、股票信息、交易、资产、F10 等能力拆分为 5 类 MCP 服务、约 36 个工具；对真实交易设
置“准备-确认-提交”、短期幂等与防重复机制
Browser Automation / Publishing
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自动化
案例展示
super-agent
• 从 0 到 1 主导可插拔 Agent 平台，以统一的 Provider、Tool、Skill、MCP 和资源模型降低新 Agent 配置与接入成 本，产品人员也能直接复用。 • 设计 Context Compiler 与 Agent Harness：Token 预算、长
QizAI
• 主导金融多 Agent 助手架构与核心实现，支持多语言、流式对话、市场数据、资产查询、图表、知识库检索、联网与 业务工具调用，并真实上线香港 Panda Fafa App。 • 通过快捷意图、功能直达、工具预选、模型路由、异步流式、上下文与缓存设计实现秒级响应，补齐合规检
Mobile Agent
• 主导多设备 Android GUI Agent 自动化平台，在 30-40 台设备上并发执行同类生产任务；具体业务因保密要求不披 露。 • 设计设备池、分组鉴权、断联切换、截图轨迹、任务契约、Plan/Task State、动作效果检测、Verifier/Recovere
Video Analysis
负责视频分析与 GEO 评测服务后端交付，覆盖平台适配、视频切片/聚合、主备模型、部分成功、评论证据引用、费 用统计、结构化报告、重试与状态查询；配套 274 个自动化测试用例。
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