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简历 / 经历

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项目经历

2026.03 - 至今

NexaRAG：面向 3C 数码产品的智能客服 RAG 系统

面向 3C 数码产品场景构建智能客服系统，覆盖产品咨询、故障排查、购买推荐、竞品对比、闲聊分流和图片问答，并围绕检索质量、上下文组织和答案可信度完善 RAG 工程链路。

  • 结构化 Chunking 与 metadata： 按标题、段落和步骤边界切分文档，并保存来源、产品、类型和版本信息，为检索过滤、引用回溯和知识更新提供依据。
  • 混合检索与上下文工程： 组合 Query Rewrite、向量检索、BM25、RRF 和 Rerank 提升召回质量，再通过去重和上下文预算将候选片段整理成可用证据。
  • LangGraph 状态编排： 统一管理意图识别、闲聊分流、产品问答、故障排查、购买推荐和图片问答等节点的状态传递与条件路由。
  • 答案校验与证据治理： 校验引用是否来自真实文档，在证据不足时触发拒答，并在多条证据结论冲突时提示不确定性。
  • 全链路存储与 Golden Set： 持久化查询改写、召回、排序、上下文、引用和回答，并持续评测检索命中、引用准确性和答案质量。
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2025.10 - 2026.01

RunLens：可验证、可观测、插件化的本地 Agent Runtime

设计并实现同步、单进程、本地文件型 Agent Runtime，用统一运行契约承接不同业务插件，让模型行动受到权限、状态、恢复和交付条件约束。

  • 插件化通用 Agent Runtime： 将模型循环、工具执行、权限、状态机、恢复和产物校验抽象为通用 Runtime，使业务只需声明输入、Skill、Plan、工具和交付契约。
  • 可恢复、可终止的 Agent Loop： 实现模型调用、ToolCall、Observation 回写和多轮推进，并通过迭代预算、重复调用检测、Provider 重试和终止策略避免任务失控。
  • 工具执行契约与权限边界： 让 ToolCall 经过工具查询、Schema 校验、权限检查、Hook、Handler 和返回值校验，并通过路径白名单隔离文件读写范围。
  • 产物契约与 Evidence 验收： 使用 ArtifactContract 和 Stop Hook 校验必需文件、JSON 结构、Markdown 章节及证据引用，只有满足交付条件的 Run 才能完成。
  • 事件驱动的运行可观测性： 通过统一时间线记录状态、模型、工具、权限、恢复和验收结果，并生成 Trace、Metrics 和 Manifest 用于排查、统计与展示。
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