张恒玮 · AI Agent 应用开发

你好，我是张恒玮

AI Agent 应用工程 / 全栈产品化方向

北京邮电大学新一代电子信息技术硕士 · 2027 届 · base 北京。
研究生期间的技术方向是 AI Agent 应用工程：把 LLM、工具调用、任务编排、审批门禁与可观测性整合成可运行、可测试的系统。
目前有 6 个可展示的项目，正在寻找 AI Agent / 后端工程实习机会。

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01. 关于我的技术方向

做每个 Agent 项目之前，我会先确定三件事：哪些步骤交给模型、哪些用确定性代码执行、哪些动作不允许自动完成。CareerPilot 的执行流程是确定性编排，模型只在材料生成环节调用，投递动作保留人工确认。

Provider 层做了后端抽象，Fake / Anthropic / OpenAI-compatible / Ollama 四种可切换。默认的 Fake Provider 不需要密钥和网络，用于本地演示和自动化测试。

项目里的 Trace 时间线、任务 DAG、Artifact 分页和评估面板，作用是让执行过程能被逐步复核。

公开项目 Python 侧共 130 余个自动化用例，另有 Go 单元测试与 golden trace 测试。

02. 项目

CareerPilot Agent

公开仓库

Go 实现的本地优先求职 Agent Runtime — 工具注册、证据约束生成、SSE Trace、人工确认投递

架构示意：UI / HTTP+SSE / Runtime / Tool Registry / Provider 工厂 / SQLite Run Store

依赖极简：Go 1.24，全部依赖只有官方 anthropics/anthropic-sdk-go 与 modernc.org/sqlite（纯 Go 实现，无 CGO，可交叉编译成单文件分发）
确定性编排 + 局部 LLM：执行流程为硬编码的确定性流程，模型只在 generate_materials 环节介入，出问题时可以定位到具体步骤
Provider 工厂四路可切：Fake / Anthropic / OpenAI-compatible / Ollama，Fake Provider 支持离线跑通全链路
证据约束生成：材料生成后做 2 项输出校验，分别是关键词覆盖率 ≥ 0.45 且必须带 evidence、无证据主张检测；低匹配岗位输出「不建议投递 / 先补证据」
可观测：Go 标准库 HTTP + SSE（无 Web 框架），runs / steps / artifacts 三张表，React Trace UI 展示时间线与 Artifact
负责任自动化：不自动提交申请、不发邮件、不伪造经历，投递动作必须本人确认

Go 1.24
React
TypeScript
SQLite（纯 Go）
SSE
Tool Registry
Provider 抽象
Go test

LifeHelper

公开仓库

全栈 AI Agent 工作台 — 意图分析、任务拆解、工具调用、会话回放、评估仪表盘

链路示意：意图 → 拆解 → 工具执行 → 聚合，配合异步执行与前端可观测面板

完整 Agent 链路：意图分析 → 任务拆解 → 工具执行 → 结果聚合，带失败重试与会话快照
前端可观测三件套：TracePanel（执行轨迹）、ExecutionGraphPanel（任务 DAG）、EvaluationPanel（评估指标 + 人工评分入口）
异步与部署：Celery Worker / Beat 承接异步任务，Docker Compose 一键拉起 API / Worker / Beat / Redis / PostgreSQL 五个服务
测试：后端 112 个自动化测试（仓库 README 里的 105 是旧数，已按代码重新计数）

Python
FastAPI
Celery
Redis
PostgreSQL
React 18
Ant Design 5
Docker Compose
pytest ×112

Short Video Studio Lite

公开仓库

多 Agent 短视频工作流公开演示版 — brief → 脚本 → 分镜 → 发布包

状态机驱动：整条流水线由 9 个状态的 JobStage 机推进，每一步产物可预览、可回退
人工审批门禁：approve_job() + ApprovalState，未审批的任务不能进入导出阶段，约束写在流程里而非依赖模型自评
Provider 抽象 + 降级：LLM / 图像 / 视频三类 Provider 可配置切换，mock 路径让公开版在无付费 API 时也能完整跑通
公私版本边界：LicenseEdition 区分 Lite / Pro，公开版只保留 mock provider，不含真实供应商凭据与商用部署细节
测试：21 个自动化测试；另使用 Playwright 与 APScheduler

Python 3.13
FastAPI
Pydantic v2
React 19
Vite
Playwright
APScheduler
pytest ×21

闲鱼 AI 智能客服 Agent

公开仓库

感知 → 分诊 → 改写 → 人工审批 → 执行的人机协同流程，风控前置

风控前置示意：5 类意图分诊，4 类高危动作强制转人工

三层架构：感知层（uiautomator2 + adbutils 端侧读取）、决策层（意图分诊 + 风控）、执行层（动作下发 + 审计日志）
5 类意图分诊：下单 / 议价 / 定金 / 自提 / 发货，低风险常规问题自动处理
4 类高危动作强制人工确认：确认订单、改价、写入知识库、未经审核直接发送，账号风险由流程规则控制而非事后补救
运营可自维护：话术与规则是 YAML 知识包 + FAQ JSONL，非技术同学能直接改，无需改代码
模型不决定业务事实：价格、档期、押金由规则与 SQLite 决定，模型只做理解与润色；ADB 执行层默认只填草稿不发送，发送需显式开关加请求级确认
不绑 SDK：httpx 直连 OpenAI 兼容端点；17 个 unittest 覆盖分诊与风控逻辑

Python
FastAPI
httpx
uiautomator2
adbutils
YAML 知识包
unittest ×17

灰虎考研题库小程序

已上线 · 有真实用户

微信原生小程序学习产品 — 覆盖 5 所院校约 5000 名当届学员

三角色闭环与增长链路示意

三角色闭环：学员刷题 / 错题 / 模考 / 提问，教师答疑工作台，管理员工单升级与分配
知识体系：构建「题目 — 知识点 — 问答」关联结构，把提问沉淀成可复用答案
真实交付：协同后端完成接口联调与上线，依据甲方与真实使用反馈完成 2–3 轮迭代
公开仓库是脱敏演示版：使用 mock 数据与 touristappid，不含真实登录、支付、订单与用户资料

微信小程序
JavaScript
WXML / WXSS
多角色流程
接口联调

公开演示版 →

XHSCollector 内容采集与分析平台

私有仓库 · 可面试讲解

多策略采集 + 风控限流 + 数据分析 + LLM 内容改写的一体化平台

多种采集策略分级降级：API 签名、浏览器自动化、Browser Bridge、公开接口，任一路径失效时自动回落
账号轮询、Cookie 自动刷新、频率控制、风控检测与重试机制，控制单账号请求压力
采集数据做热度、地域、热词维度分析，配合 LLM 按自定义人设做内容改写
React 18 + TypeScript + Vite 前端，FastAPI + SQLite + APScheduler 后端

Python
FastAPI
React 18
TypeScript
Playwright
SQLite
APScheduler

Chart Agent（实习期项目）

非公开 · 已交付内部使用

PDF 图题提取 → CSV 语义匹配 → 自动出图的端侧 AI 产品原型

链路示意；不含真实波形数据与客户信息

从零设计的端侧原型：把「文档里描述的图表需求」自动对到「实际数据列」再出图
SQLite 记忆系统复用历史匹配结果与样式选择，减少重复人工确认
配套审计清单，每一步产物可核对、问题可回溯
已打包交付内部使用；遵守对外披露边界，不提供代码链接、不展示真实数据

Python
pandas
Matplotlib
SQLite
PySide6

03. 能力矩阵

语言

Python（主力）
Go
TypeScript
JavaScript
SQL
C
MATLAB

后端 / 全栈

FastAPI
Pydantic v2
Celery
React 18/19
Vite
Redis / PostgreSQL / SQLite
Docker Compose
Go 标准库 HTTP + SSE

AI / Agent 工程

LLM API 工程化
Prompt 工程
Tool Calling
多 Agent 编排
Provider 抽象与降级
人机协同 / 审批门禁
Trace 与评估体系
n8n 工作流编排

工程与协作

pytest
unittest
Go test
Docker
Git / GitHub
Claude Code / Cursor
微信开发者工具
LaTeX

04. Get In Touch

如果你团队在做 LLM 应用、Agent 工作流、Go / Python 后端或 AI 产品工程方向，欢迎邮件或通过 GitHub 联系我。

可按岗位方向提供对应版本简历（AI Agent 开发 / AI 产品 / 技术解决方案）。

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