目前在阿里云智能从事后端应用开发与 Agent 系统建设，专注于实时语音 Agent、Multi-Agent 架构与 Context Engineering 等方向。工作之余，我在构建一个面向个人投资者的智能投研平台 Uteki，探索 AI Agent 在交易决策中的应用。
教育经历
西安交通大学
2020.09 - 2023.07软件工程 硕士 | 电信学部
西安交通大学
2016.09 - 2020.06软件工程 本科 | 软件学院
工作经历
阿里云智能
2023.07 - 至今智能外呼 | 营销数字人2024.11 -
基于通义大模型与语音实时识别合成能力，结合销售语料训练，向企业提供 7x24 小时自动化语音交互与销售服务
- 构建高并发实时语音交互能力，支撑日均 3.6 万+外呼，峰值 200 QPM，通过 vLLM + LLM Cache 将端到端延迟控制在 1.2~1.5s
- 基于 SFT 微调与高质量对话数据优化模型表达能力，结合提示词工程、函数调用与 RAG 构建对话策略体系
- 构建"双VAD + 双路ASR"语音理解体系并引入降噪模型 Omni3，解决专有名词识别、环境噪音等问题
- 推动外呼系统由单一流程向可配置 Agent 平台升级，支持基于目标快速构建 Prompt、在线调试与版本管理
云栖大会 | 应用开发 & PM
- 主导核心系统开发与稳定性建设，涵盖运营后台、票证系统、展商系统、云上峰会与内容审核等模块
- 担任 2024/2025 年技术 PM，协调多团队推进需求交付与变更管理，系统可用性 99.9%+
- 主导内容审核系统智能化升级，累计处理 800 万文件，自动化覆盖 95%，提升审核人效 70%
线索市场 | 应用开发2023.07 -
- 负责规则中心模块迁移开发与市场系统迭代，构建客户从报名到线索的自动化转化与分发链路
个人项目
雨滴 Uteki - 智能投资交易平台
2025.05 - 至今基于 Multi-Agent 架构的智能投研与交易分析系统，通过多 Agent 协同与可追溯推理，模拟专业投资机构的决策流程
- 设计 Lead Agent + 专业 Sub-Agent 分层体系，通过结构化上下文（中间结论 + 置信度 + 约束条件）在 Agent 间传递状态
- 构建基于 ReAct 的决策闭环，通过 Tool Registry 实现 20+ 数据工具的统一编排与按需调用
- 支持 S&P 500 成分股自动化批量分析与投资报告生成，构建推理过程的记录、回放与评估体系
技能兴趣
Multi-AgentReActTool CallingContext EngineeringJavaPythonTypeScriptNext.jsvLLMRAG
关注 Multi-Agent / ReAct / Tool Calling / Context Engineering 等 AI 前沿方向，持续跟进 AI 前沿模型与工程实践，并将其应用于实时语音对话与企业级 Agent 系统。