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多智能体与 RAG 工程：LangGraph 多 Agent 编排与工具调用、MCP 工具与服务器开发、Prompt 注册表
与版本治理；ChromaDB 向量库 RAG、Embedding 向量化（云端主链路 + 本地兜底）、模块隔离检索
与相关性下限控制。
• AI 输出可靠性与成本治理：三层防御链（formatter 清洗 → 契约归一化 → 前端二次清洗）拦截幻觉；
token 预算熔断 + 令牌桶限流 + Redis 多级缓存 + 三层降级链，任一环节故障仍可用；crosscheck 评测
覆盖全链路回归与幻觉拦截。
前端工程纵深（AI 落地的差异化载体）：18 年资深前端，Vue2 / 3 + TypeScript、React / Next.js、
Angular，精通 ECharts / Three.js / SVG / Canvas 与 uni-app 跨端（复用率 85%+），能把 LLM 能力
做成稳定可用的前端体验。
• AI 编程提效：以 Trae / Cursor / Claude Code / Codex / WorkBuddy 等智能体协作驱动编码、重构与自
动化交付，沉淀可复用 Prompt 模板与规范，交付效率显著领先传统方式。

从 0 到 1 独立完成生产级 AI 应用平台的开发、部署与持续迭代，覆盖 Next.js 前端、FastAPI 后端与 Python AI
服务三端；以 AI 编程范式为核心研发方式，独立交付效率显著领先传统团队。
• 多 Agent 编排：基于 LangGraph 构建多智能体解读架构，按业务模块拆分专职 Agent 与工具调用链路，支撑
16 个解读模块。单次解读走五段式工作流——规则化选术数（零 LLM 成本）→ asyncio.gather 并行排盘 → 综
合分析 → 审稿 → 撰写，确定性计算并发、LLM 仅做语义解读，端到端响应可控稳定。
• RAG 检索增强：ChromaDB 向量库 + Embedding 向量化（云端主链路、本地模型兜底回退），知识库按模块
隔离检索并设置相关性下限，控制召回质量、抑制无关内容进入模型上下文。
• 流式输出链路：SSE 全链路流式（FastAPI 到 Next.js / EventSource），长文本解读打字机式渐进呈现；前端实
现分段渲染与回放，保证长回答的即时反馈体验。
• 输出可靠性防御链：formatter 清洗（代码块清理、截断修复、结构残留清理）+ 契约归一化（数值钳制、字段补
全、数组对齐）+ 前端二次清洗（文本去重 pipeline 处理孤立编号标题与重复段落）三层防御；后端以 JSON
Schema 强校验每模块输出契约，校验失败即把违例压成自然语言回灌 prompt 二次生成，杜绝坏数据透出，用
户侧不出现原始 JSON 与异常格式。
• 成本与稳定性治理：单日 token 预算熔断（状态落盘重启不丢）+ 令牌桶限流 + Redis 多级缓存（缓存 key 引入
源文件内容哈希，内容变更自动失效）；主模型、备用模型、规则兜底三层降级链，任一环节故障用户仍可获得
可用结果；事件流录制回放 + 同 ke

多智能体与 RAG 工程：LangGraph 多 Agent 编排与工具调用、MCP 工具与服务器开发、Prompt 注册表
与版本治理；ChromaDB 向量库 RAG、Embedding 向量化（云端主链路 + 本地兜底）、模块隔离检索
与相关性下限控制。