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我关心的不是如何把 AI 放进每个产品，而是如何让模型能力在合适的边界内进入真实系统。

专业方向

我的工作围绕 AI Agent、大模型应用架构和工程化落地展开。从模型选择、工具与知识接入，到评估、可观测性、成本与安全，我更关注一套系统能否被理解、被控制，并在业务和团队约束中持续演进。

技术能力只是起点。真正困难的部分通常是明确问题边界、比较方案、组织协作、控制风险，并让团队稳定地把判断变成交付结果。

能力与实践

AI 系统架构

设计模型、Agent、数据与企业系统之间清晰可靠的协作关系。
Agent 工程化

让 Agent 具备可评估、可观测、可控制和可持续演进的能力。
技术领导力

连接业务目标、技术路线与团队交付，在复杂约束中作出判断。

工作方式

先确认业务价值和失败成本，再选择模型与架构；先建立评估、可观测和回退能力，再扩大自动化范围；用清晰的技术边界和决策记录，让协作不依赖少数人的隐性知识。

这个网站收录我做过的产品、技术实验和长期写作。项目展示系统如何被做出来，文章记录其中的判断、取舍与复盘。