小葱头
智能体开发
广州正启信息科技有限公司 · 1年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
广州
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
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技术能力
AI 系统工程化与 Agent 架构
自研 Agent 编排架构：主导设计的多 Agent 编排系统，已落地为 Coddiger 产品的核心功能——开发者用自然语言即可完成跨语言编程，研发效能提升 40%+。
技术架构：基于 LangGraph 生态构建多 Agent 系统（DeepAgents 框架 + MemorySaver 多轮状态持久化），核心编排为自研「意图评分（IntentScorer）→ Pattern 流水线（6 类模式，含财务对账）→ 任务拆分（TaskDecomposer，模板/LLM/多交付物预拆 + DAG 校验）→ 专家子 Agent（architect/coder/reviewer/tester/debug/finance）→ 产物门禁 → 主 Agent 兜底」体系，以自研智能编排替代繁琐的手写 StateGraph 节点；以专家子 Agent 多角色分工协作，有效解决单一 Agent 处理复杂长链任务的幻觉与逻辑断裂问题。
MCP/A2A 协议落地：私有化部署 Model Context Protocol (MCP)，实现 LLM 与外部工具链（DB/API）的标准化对接；探索 A2A 协议在跨系统协作中的应用。
LLM 基础设施：基于 FastMCP 开发模型上下文服务，深度集成 VSCode (Kilo Code)，建立"自然语言 -> 工具调用 -> 代码生成"的 AI-Native 研发范式，研发效能提升 40%。
RAG 与知识库：自研 Rust 向量/全文混合检索引擎（Qdrant 向量 + SQLite FTS5 trigram 中文全文 → RRF 融合 + 语义重排），支持 PDF 智能消化（自动识别文字版/扫描版/表格版，扫描页本地 OCR、表格转 Markdown）与任务经验自动入库；亦构建 RAGFlow 动态知识库，结合 OCR 与规则引擎，攻克财务单据等非标数据的精准检索难题，核验准确率达 99%。
多平台 IM 机器人接入：基于 LangBot 网关统一接入飞书/微信等 IM 平台，自研事件桥接插件打通「IM 消息 → Agent 引擎 → 异步进度推送 → 结果回传」全链路，支持长任务占位回复与实时进度推送、多机器人路由与统一会话映射，生产环境落地连接断连自愈
自研 Agent 编排架构：主导设计的多 Agent 编排系统，已落地为 Coddiger 产品的核心功能——开发者用自然语言即可完成跨语言编程，研发效能提升 40%+。
技术架构：基于 LangGraph 生态构建多 Agent 系统（DeepAgents 框架 + MemorySaver 多轮状态持久化），核心编排为自研「意图评分（IntentScorer）→ Pattern 流水线（6 类模式，含财务对账）→ 任务拆分（TaskDecomposer，模板/LLM/多交付物预拆 + DAG 校验）→ 专家子 Agent（architect/coder/reviewer/tester/debug/finance）→ 产物门禁 → 主 Agent 兜底」体系，以自研智能编排替代繁琐的手写 StateGraph 节点；以专家子 Agent 多角色分工协作，有效解决单一 Agent 处理复杂长链任务的幻觉与逻辑断裂问题。
MCP/A2A 协议落地：私有化部署 Model Context Protocol (MCP)，实现 LLM 与外部工具链（DB/API）的标准化对接；探索 A2A 协议在跨系统协作中的应用。
LLM 基础设施：基于 FastMCP 开发模型上下文服务，深度集成 VSCode (Kilo Code)，建立"自然语言 -> 工具调用 -> 代码生成"的 AI-Native 研发范式，研发效能提升 40%。
RAG 与知识库：自研 Rust 向量/全文混合检索引擎（Qdrant 向量 + SQLite FTS5 trigram 中文全文 → RRF 融合 + 语义重排），支持 PDF 智能消化（自动识别文字版/扫描版/表格版，扫描页本地 OCR、表格转 Markdown）与任务经验自动入库；亦构建 RAGFlow 动态知识库，结合 OCR 与规则引擎，攻克财务单据等非标数据的精准检索难题，核验准确率达 99%。
多平台 IM 机器人接入：基于 LangBot 网关统一接入飞书/微信等 IM 平台，自研事件桥接插件打通「IM 消息 → Agent 引擎 → 异步进度推送 → 结果回传」全链路，支持长任务占位回复与实时进度推送、多机器人路由与统一会话映射，生产环境落地连接断连自愈
项目经验
2010 至 2026 年，本人就职于各大科技公司，历任开发工程师、高级开发工程师、项目经理、技术负责人、技术合伙人、AI 架构师等岗位，14 年专注全栈开发与 AI 系统架构，具备从底层系统到上层应用的全链路研发能力。
开发各种前后端软件，包括但不限于：Linux C++ 服务、Go 服务、Python 服务、QT 客户端、嵌入式终端、音视频服务、WebRTC 二开、流媒体服务二开、AI 二开等，具体涵盖：
- **底层系统与编译器**：参与自研语言（Phoenix）全链路研发，包括 VM 虚拟机核心架构迭代（异常处理、内置函数）、基于 FFI 扩展 Clang 打通 C/C++/Go/Python/Rust 多语言互操作、JS-to-Phoenix Transpiler 转译器开发，实现跨语言 ABI 统一与存量业务无损迁移。
- **服务端开发**：基于 C/C++、Go、Python 开发高并发分布式服务，覆盖微服务架构（Pitaya、GFrame、Go-Zero、Thrift RPC）、服务发现（Etcd/Nacos）、消息队列（NATS/MQ/MQTT）、缓存（Redis）与数据库（MySQL/Oracle/SQLite），支撑游戏、计费、工业互联网、SaaS 等业务。
- **音视频与流媒体**：主导基于 WebRTC Native、mediasoup 的实时音视频系统研发，负责 iOS/Android 双端 SDK、服务端集群、H.264 编码优化与信令调度，支持万人级并发会议；基于 FreeSWITCH/SIP 构建公网音视频对讲、广播、会议系统。
- **嵌入式与工业终端**：基于 ARM-Linux 开发嵌入式终端（QT5 + OpenCV 人脸识别门禁机、智能网关、音视频终端），支持 GPIO 控制、MQTT/OPCUA/Modbus 工业协议与云端联动。
- **AI 与智能体**：主导多 Agent 编排系统（LangGraph/DeepAgents + MCP/FastMCP），落地 AI 编程助手、SaaS 智能化（Dify/RAGFlow）、RAG 知识库与 IM 机器人接入。
- **前端与桌面端**：QT5 客户端、Web 管理界面、HMI 人机界面开发。
- **工程化与运维**：Docker 容器化部署、Prometheus/ELK 监控、性能调优与自动化测试。
开发各种前后端软件，包括但不限于：Linux C++ 服务、Go 服务、Python 服务、QT 客户端、嵌入式终端、音视频服务、WebRTC 二开、流媒体服务二开、AI 二开等，具体涵盖：
- **底层系统与编译器**：参与自研语言（Phoenix）全链路研发，包括 VM 虚拟机核心架构迭代（异常处理、内置函数）、基于 FFI 扩展 Clang 打通 C/C++/Go/Python/Rust 多语言互操作、JS-to-Phoenix Transpiler 转译器开发，实现跨语言 ABI 统一与存量业务无损迁移。
- **服务端开发**：基于 C/C++、Go、Python 开发高并发分布式服务，覆盖微服务架构（Pitaya、GFrame、Go-Zero、Thrift RPC）、服务发现（Etcd/Nacos）、消息队列（NATS/MQ/MQTT）、缓存（Redis）与数据库（MySQL/Oracle/SQLite），支撑游戏、计费、工业互联网、SaaS 等业务。
- **音视频与流媒体**：主导基于 WebRTC Native、mediasoup 的实时音视频系统研发，负责 iOS/Android 双端 SDK、服务端集群、H.264 编码优化与信令调度，支持万人级并发会议；基于 FreeSWITCH/SIP 构建公网音视频对讲、广播、会议系统。
- **嵌入式与工业终端**：基于 ARM-Linux 开发嵌入式终端（QT5 + OpenCV 人脸识别门禁机、智能网关、音视频终端），支持 GPIO 控制、MQTT/OPCUA/Modbus 工业协议与云端联动。
- **AI 与智能体**：主导多 Agent 编排系统（LangGraph/DeepAgents + MCP/FastMCP），落地 AI 编程助手、SaaS 智能化（Dify/RAGFlow）、RAG 知识库与 IM 机器人接入。
- **前端与桌面端**：QT5 客户端、Web 管理界面、HMI 人机界面开发。
- **工程化与运维**：Docker 容器化部署、Prometheus/ELK 监控、性能调优与自动化测试。
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AI 系统工程化与 Agent 架构
自研 Agent 编排架构：主导设计的多 Agent 编排系统，已落地为 Coddiger 产品的核心功能——开发者用自然语言即可完成跨语言编程，研发效能提升 40%+。
技术架构：基于 LangGraph 生态构建多 Agent 系统（DeepAgents 框架 + MemorySaver 多轮状态持久化），核心编排为自研「意图评分（IntentScorer）→ Pattern 流水线（6 类模式，含财务对账）→ 任务拆分（TaskDecomposer，模板/LLM/多交付物预拆 + DAG 校验）→ 专家子 Agent（architect/coder/reviewer/tester/debug/finance）→ 产物门禁 → 主 Agent 兜底」体系，以自研智能编排替代繁琐的手写 StateGraph 节点；以专家子 Agent 多角色分工协作，有效解决单一 Agent 处理复杂长链任务的幻觉与逻辑断裂问题。
MCP/A2A 协议落地：私有化部署 Model Context Protocol (MCP)，实现 LLM 与外部工具链（DB/API）的标准化对接；探索 A2A 协议在跨系统协作中的应用。
LLM 基础设施：基于 FastMCP 开发模型上下文服务，深度集成 VSCode (Kilo Code)，建立"自然语言 -> 工具调用 -> 代码生成"的 AI-Native 研发范式，研发效能提升 40%。
RAG 与知识库：自研 Rust 向量/全文混合检索引擎（Qdrant 向量 + SQLite FTS5 trigram 中文全文 → RRF 融合 + 语义重排），支持 PDF 智能消化（自动识别文字版/扫描版/表格版，扫描页本地 OCR、表格转 Markdown）与任务经验自动入库；亦构建 RAGFlow 动态知识库，结合 OCR 与规则引擎，攻克财务单据等非标数据的精准检索难题，核验准确率达 99%。
多平台 IM 机器人接入：基于 LangBot 网关统一接入飞书/微信等 IM 平台，自研事件桥接插件打通「IM 消息 → Agent 引擎 → 异步进度推送 → 结果回传」全链路，支持长任务占位回复与实时进度推送、多机器人路由与统一会话映射，生产环境落地连接断连自愈
自研 Agent 编排架构：主导设计的多 Agent 编排系统，已落地为 Coddiger 产品的核心功能——开发者用自然语言即可完成跨语言编程，研发效能提升 40%+。
技术架构：基于 LangGraph 生态构建多 Agent 系统（DeepAgents 框架 + MemorySaver 多轮状态持久化），核心编排为自研「意图评分（IntentScorer）→ Pattern 流水线（6 类模式，含财务对账）→ 任务拆分（TaskDecomposer，模板/LLM/多交付物预拆 + DAG 校验）→ 专家子 Agent（architect/coder/reviewer/tester/debug/finance）→ 产物门禁 → 主 Agent 兜底」体系，以自研智能编排替代繁琐的手写 StateGraph 节点；以专家子 Agent 多角色分工协作，有效解决单一 Agent 处理复杂长链任务的幻觉与逻辑断裂问题。
MCP/A2A 协议落地：私有化部署 Model Context Protocol (MCP)，实现 LLM 与外部工具链（DB/API）的标准化对接；探索 A2A 协议在跨系统协作中的应用。
LLM 基础设施：基于 FastMCP 开发模型上下文服务，深度集成 VSCode (Kilo Code)，建立"自然语言 -> 工具调用 -> 代码生成"的 AI-Native 研发范式，研发效能提升 40%。
RAG 与知识库：自研 Rust 向量/全文混合检索引擎（Qdrant 向量 + SQLite FTS5 trigram 中文全文 → RRF 融合 + 语义重排），支持 PDF 智能消化（自动识别文字版/扫描版/表格版，扫描页本地 OCR、表格转 Markdown）与任务经验自动入库；亦构建 RAGFlow 动态知识库，结合 OCR 与规则引擎，攻克财务单据等非标数据的精准检索难题，核验准确率达 99%。
多平台 IM 机器人接入：基于 LangBot 网关统一接入飞书/微信等 IM 平台，自研事件桥接插件打通「IM 消息 → Agent 引擎 → 异步进度推送 → 结果回传」全链路，支持长任务占位回复与实时进度推送、多机器人路由与统一会话映射，生产环境落地连接断连自愈
项目经验
2010 至 2026 年，本人就职于各大科技公司，历任开发工程师、高级开发工程师、项目经理、技术负责人、技术合伙人、AI 架构师等岗位，14 年专注全栈开发与 AI 系统架构，具备从底层系统到上层应用的全链路研发能力。
开发各种前后端软件，包括但不限于：Linux C++ 服务、Go 服务、Python 服务、QT 客户端、嵌入式终端、音视频服务、WebRTC 二开、流媒体服务二开、AI 二开等，具体涵盖：
- **底层系统与编译器**：参与自研语言（Phoenix）全链路研发，包括 VM 虚拟机核心架构迭代（异常处理、内置函数）、基于 FFI 扩展 Clang 打通 C/C++/Go/Python/Rust 多语言互操作、JS-to-Phoenix Transpiler 转译器开发，实现跨语言 ABI 统一与存量业务无损迁移。
- **服务端开发**：基于 C/C++、Go、Python 开发高并发分布式服务，覆盖微服务架构（Pitaya、GFrame、Go-Zero、Thrift RPC）、服务发现（Etcd/Nacos）、消息队列（NATS/MQ/MQTT）、缓存（Redis）与数据库（MySQL/Oracle/SQLite），支撑游戏、计费、工业互联网、SaaS 等业务。
- **音视频与流媒体**：主导基于 WebRTC Native、mediasoup 的实时音视频系统研发，负责 iOS/Android 双端 SDK、服务端集群、H.264 编码优化与信令调度，支持万人级并发会议；基于 FreeSWITCH/SIP 构建公网音视频对讲、广播、会议系统。
- **嵌入式与工业终端**：基于 ARM-Linux 开发嵌入式终端（QT5 + OpenCV 人脸识别门禁机、智能网关、音视频终端），支持 GPIO 控制、MQTT/OPCUA/Modbus 工业协议与云端联动。
- **AI 与智能体**：主导多 Agent 编排系统（LangGraph/DeepAgents + MCP/FastMCP），落地 AI 编程助手、SaaS 智能化（Dify/RAGFlow）、RAG 知识库与 IM 机器人接入。
- **前端与桌面端**：QT5 客户端、Web 管理界面、HMI 人机界面开发。
- **工程化与运维**：Docker 容器化部署、Prometheus/ELK 监控、性能调优与自动化测试。
开发各种前后端软件，包括但不限于：Linux C++ 服务、Go 服务、Python 服务、QT 客户端、嵌入式终端、音视频服务、WebRTC 二开、流媒体服务二开、AI 二开等，具体涵盖：
- **底层系统与编译器**：参与自研语言（Phoenix）全链路研发，包括 VM 虚拟机核心架构迭代（异常处理、内置函数）、基于 FFI 扩展 Clang 打通 C/C++/Go/Python/Rust 多语言互操作、JS-to-Phoenix Transpiler 转译器开发，实现跨语言 ABI 统一与存量业务无损迁移。
- **服务端开发**：基于 C/C++、Go、Python 开发高并发分布式服务，覆盖微服务架构（Pitaya、GFrame、Go-Zero、Thrift RPC）、服务发现（Etcd/Nacos）、消息队列（NATS/MQ/MQTT）、缓存（Redis）与数据库（MySQL/Oracle/SQLite），支撑游戏、计费、工业互联网、SaaS 等业务。
- **音视频与流媒体**：主导基于 WebRTC Native、mediasoup 的实时音视频系统研发，负责 iOS/Android 双端 SDK、服务端集群、H.264 编码优化与信令调度，支持万人级并发会议；基于 FreeSWITCH/SIP 构建公网音视频对讲、广播、会议系统。
- **嵌入式与工业终端**：基于 ARM-Linux 开发嵌入式终端（QT5 + OpenCV 人脸识别门禁机、智能网关、音视频终端），支持 GPIO 控制、MQTT/OPCUA/Modbus 工业协议与云端联动。
- **AI 与智能体**：主导多 Agent 编排系统（LangGraph/DeepAgents + MCP/FastMCP），落地 AI 编程助手、SaaS 智能化（Dify/RAGFlow）、RAG 知识库与 IM 机器人接入。
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