以工程思维，落地智能Agent应用构建可观测、可迭代的Agent体系，解决大模型落地不稳定痛点
Agent
Systems
Rust / C++
Observability
© Capabilities プロフィール
(01 — 02)
Systems Engineer
主攻系统级开发与 Agent 架构。主力语言 C / C++ / C# / Rust，负责性能敏感和系统层的部分；Agent 侧从运行时搭建到上线维护都能接手。
联系我
© Selected Works プロジェクト
(01 — 03)
Engineering
前四个是同一套自研 Agent 系统的四层：运行时、角色、记忆、主动行为。最后一个是独立的底层推理工作。习惯从下往上看，先确认底层跑得通，再谈框架和业务。
全部项目
© What I Do できること
(01 — 04)
Digital Execution
What I Do
（能力范围）Low-level
Observable
Reproducible
Production
从需求拆解到上线：Agent 运行时、长短期记忆、工具调用、即时通讯平台接入。按业务裁剪功能，目标是能长期跑住，而不是跑通演示。
性能敏感和系统层的部分用 C / C++ / C# / Rust 实现——运行时、底层组件、高吞吐服务。交付可移交、可长期维护的代码。
把开源模型部署到指定环境并调优推理表现。在国产加速卡这类非主流平台上，重点是精度转换和算子适配——这一步做不干净，后面再怎么优化都是错的。交付可复现的部署方案和数值对拍结果。
给 Agent 补上日志、链路追踪、会话回放与降级策略，配套评测集。线上出问题时定位得到根因，改动有依据可回归。
© How I Work 仕事の進め方
(01 — 05)
Approach
能跑通只是开始。跑得久、查得到、改得动，才算真正落了地。
关键路径不交给黑盒。用到的组件尽量做到自己能改、能查——出问题时定位得到根因，需求变了不用整体推翻重做。
看项目© Experience 経歴
(01 — 06)
Track Record
（ 经历 ）
Career.
Systems
AI Infra
Independent
Long-term
© Testimonials 推薦
(01 — 07)
References
“ 交付的 Agent 在我们的 IM 群里连续跑了大半年，中间只重启过一次。出问题的时候能顺着日志找到是哪一步的判断错了，不用整个推倒重来 —— 这点比功能多少重要得多。”
“ 我们卡在推理性能上快两个月。他没有先谈方案，而是先把测量装置重做了一遍，结果发现之前的基准数据本身就是错的。真正的瓶颈和我们以为的完全不是一回事。”
“ 少见的会主动说「这个我做不了」的人。范围划得很清楚，答应下来的都按时交了，交付物里连踩过的坑都写在文档里。”
“ 代码可以直接接手维护，这在外部合作里很少见。注释写的是为什么这么做，不是这行在干什么。”
“ 模型迁到新平台之后精度一直对不上，他一个算子一个算子做数值对拍，最后定位到是权重降精度那一步的问题。这种活儿没有耐心是干不下来的。”
© Infrastructure 設備
(01 — 08)
Compute
© Engagement 依頼
(01 — 09)
How to Work
( 合作方式 )
Engage.Transparent
Milestone
Private Deploy
Source Handover
「面议」
/ 按次技术咨询
架构评审、选型建议、性能瓶颈定位。 适合已有团队、需要一个能看到底层的人把方向定下来。
- 架构方案评审与建议
- 技术选型与可行性评估
- 性能瓶颈定位分析
- 书面结论与改造路径
- 代码实现
- 模型部署与适配
- 长期迭代维护
- 驻场支持
「面议」
/ 按项目定制开发
从需求拆解到上线交付的完整开发。 Agent 系统、高性能服务、底层组件都可承接，按里程碑推进。
- 需求拆解与原型验证
- Agent 系统 / 高性能服务开发
- C / C++ / Rust 底层实现
- 按里程碑交付与验收
- 完整源码交付
- 私有化部署支持
- 模型部署与适配
- 驻场支持
「面议」
/ 长期模型部署与平台适配
把指定模型部署到你的环境并调优推理表现。 非主流硬件上重点是精度转换与算子适配，交付可复现的方案和对拍结果。
- 目标环境部署与调优
- 推理性能优化
- 精度转换与算子适配
- 数值对拍与结果报告
- 可复现的部署方案
- 完整源码交付
- 私有化部署支持
- 长期迭代与驻场
© Notes 技術メモ
(01 — 10)
Writing
( 技术笔记 )
