- 后端与平台工程
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我怎样做事
我喜欢把看起来复杂的事，拆到可以动手。
2017 年，我就在博客里写过对通用人工智能的好奇。那时更多是在追问未来；这些年，从配送、供应链到 AI 平台，我逐渐找到自己的切入点：用工程把想法做出来，再放到真实问题里检验。
对我来说，技术的吸引力在于它能扩大一个人、一支团队可以做到的事。我愿意钻进实现细节，也关心它最终帮谁解决了什么问题。这份好奇心，也是我持续写作、做个人工具和开源项目的原因。
从业务现场出发
做过配送、供应链和金融营销，习惯先理解订单、库存、履约这些真实约束，再决定系统怎么设计。到了 AI 时代，这个习惯延续到商品与用户理解：先把问题问清楚，再让模型参与。
把整条链路做通
我关心从数据准备、模型调用到评估和结果交付的全过程。任务失败能不能重试，中断之后能不能续跑，结果能不能追溯——这些细节，决定一个想法能否成为日常可用的系统。
用 AI 放大交付能力
我会亲自搭原型，也会带团队推进交付。把业务上下文、工程约束和验收方式组织起来，再把有效的做法沉淀成工具与工作流，让一次解决问题的经验，变成下一次的起点。
最近在构建
想法，放进真实的系统里。
让模型理解商品，也理解人
将多模态商品理解、用户兴趣分析接入数据生产链路，补齐评估、批量执行、失败恢复与结果校验。一次团队实践中，我们用 6 人、3 周交付了两条完整的 LLM 数据生产链路。
为 Agent 搭一个能持续工作的底座
一个 worker 容器承载多个独立、持久的工作空间，探索更轻量的 Agent 执行方式。我在这里打磨工作空间隔离、执行幂等、路由与资源回收，让 Agent 从一次调用走向持续工作。
给 Agent 一张真正的工作桌
把浏览器里的 Linux 桌面、开发工具和持久环境组合起来，为 Agent 提供可以操作和工作的空间。它也是我探索软件智能如何与真实环境交互的一步。
一路走来
领域在变，构建的习惯一直在。
- 2016—2019
从配送系统开始
在即时配送、微服务和开放平台里，学习如何让系统跟上真实业务的节奏。
- 2019 之后
深入复杂业务
走进电商供应链与金融营销，做跨领域的系统设计，也在跨团队协作中推进交付。
- 2024—现在
把 AI 带进工程现场
从 RAG 和自动化测试，走向商品与用户理解、AI 数据生产平台，以及 Agent 运行时与沙箱。
工作之外
奶爸，也爱折腾
两个女儿的爸爸，会一个人带两个娃去骑行，也会为家里的电脑唤醒折腾一个小工具 GreenWake。许多动手的起点，只是生活里一个具体的小麻烦。
好奇心不只停在屏幕里
我读技术，也读创业、成长和人性。关心智能如何从软件走向物理世界，再远一点，是地球之外。眼下，先把手里的系统做扎实。
- 《成长的边界》
- 《金钱心理学》
- 《小米创业思考》
从文章认识我
好奇、动手，以及回头复盘。