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赵子强

AI 大模型应用与 Agent 工程

把系统做成可评测、可恢复、带约束，而不是只调 Prompt。

面向大模型应用与 Agent 工程。主项目是开源的千客引擎：入口路由、可恢复 Agent Runtime、Text2SQL 安全约束和评测闭环都在这个仓库里。


🔭 正在做	千客引擎：评测口径、多商家场景与工程化迭代
🤖 关注方向	Agent Runtime 与 HITL、RAG / Text2SQL、评测与安全约束
🧰 主力技术栈	Python · FastAPI · Vue 3 · LangGraph · pgvector · pytest · GitHub Actions
🌱 求职意向	AI 大模型工程师 / Agent 开发工程师 · 一线 / 新一线均可 · 可随时到岗

能用评测和约束写清楚的，就不要只靠模型发挥。

独立开发的开源 AI 电商平台，分管理端、B 端和 C 端。底座是 RAG 与 NL2SQL 用户画像查询；C 端做陪伴和导购 Agent（长短期记忆、日记、帮用户砍价），B 端店铺助手复用同一套引擎，抽取画像、给出经营策略和营销话术，并按 SOP 处理优惠。

为把这条链路跑稳：入口由大模型分类改为微调 BERT，路由准确率 0.61 → 0.99；Text2SQL 有只读、白名单和超时约束，再用 answer_guard 拦截预测类幻觉；Runtime 可恢复，高风险动作走企业微信人工审批。

黄金集 33 题，覆盖 4 类角色及边界用例、共 13 种题型。最新全量通过率 90.9%（30/33，2026-11-11，多商家改造后）；此前 10 月 20 日快照为 93.9%，10 月 18 日单轮历史最佳为 97.0%。33 题里差 1 题约 3 个百分点，所以以最新全量为准，不把历史高点当成当前成绩。
751 个 pytest 接入 GitHub Actions。
演示：B 站 79 秒宣传片

Python FastAPI Vue 3 LangGraph pgvector RAG Text2SQL LLM-as-a-Judge

判断优先的本地多模态生成工作台。你说一句需求，代码跑完六步流水线（理解需求 → 找参考 → 生成 → 评估 → 精修 → 交付），模型只回答窄问题；流程顺序、回修上限和通过条件写在代码里，数据留在本机。

Python PySide6 Local-first

给 AI 长回答画重点的 DeepSeek Harness 插件：不改模型输出，只用决策模型和 CSS Custom Highlight API 在阅读时标出该看的部分。

TypeScript DeepSeek Harness

把 GitHub Trending 装进复古 CRT 终端。零依赖 Node.js；每天 09:00（Asia/Shanghai）自动抓榜、写中文简评并归档。

Node.js Automation

更多项目

项目	一句话
codex-skill-manager	双击即用的 Windows 小工具：查看并搬移 Codex 技能
dsh-super-learning-architect	把大模型从「倒课讲师」改造成苏格拉底式私教的 Agent 预设
jev-lab	最简 Jev 调用演示器：单页看清请求、概率分布、耗时与 token
codex-canvas-format-mismatch	Codex 渲染不了 `.canvas.tsx` 的实测取证报告
AgnesStudio	Stillroom 的早期版本（历史归档，不再作为代表作）

方向	具体能力
大模型应用	RAG（解析 / 切分 / 混合检索 / 精排 / 引用溯源）· Text2SQL（只读约束、白名单、超时）· 幻觉拦截 · LLM-as-a-Judge 评测
Agent 工程	LangGraph 编排 · 可恢复 Runtime（checkpoint / interrupt / retry / 预算）· HITL 审批 · 多租户与权限隔离
工程与评测	pytest 与 GitHub Actions 门禁 · 黄金集回归 · 评测快照留档，不以历史高点代替最新结果
其他	Vue 3 · FastAPI · pgvector · 本地桌面工具（PySide6）· 自动化流水线

_{最后整理于 2026-11-12}