赵劲 / Jim Zhao

参与 Beacon 灯塔——搜索算法团队的 LLM 多智能体诊断工作台， 将搜索 Bad Case 排查、知识库反查、NL2SQL、链路日志追溯及数据血缘诊断统一到对话式入口， 由协调员 Agent 识别意图、拆解任务并调度领域专家 Agent，降低复杂问题定位、回归验证和人工复核成本。

• 多 Agent 编排与 Skills 生态： 参与构建“协调员 + 5 类领域 Agent”分层 ReAct 架构及搜索诊断、知识库、数据血缘 3 类领域 Agent； 主导 NL2SQL、ES Query、LLM API Guide 3 类内部 Skills 的标准化接入，实现启动扫描、注册装配、渐进式加载与通用 ReAct 执行。
• 上下文与异步工程： 接入 MongoDB Checkpointer 持久化消息、中间结果与会话状态，支持跨轮续接及多 Pod 恢复； 以 Python asyncio + SSE 承载长耗时任务的流式响应；通过 Tool Exclusion 使单轮 Tool Schema 减少约 2–3K Tokens， 并落地 Prompt Caching、动态上下文与增量摘要。
• Agent 评估体系 0→1： 搭建覆盖 3 类 Agent 和 2 类 Skills 的“确定性路由 + LLM-as-Judge”评估链路，制作 250 题标准评估集， 支持最多 5 轮动态追问与多模型横评，推动路由准确率由 85% 提升至 95%、回复完成率达到 98.2%。
• Data Agent 与 NL2SQL： 负责数据血缘诊断 Agent，将典型跨系统上下游血缘诊断收敛为一次会话提问； 基于 ReAct + Tool Calling 开发表结构感知的统一异步查询引擎并支持 HiveServer2，80 条离线评测中 SQL 一次执行通过率达 90%（72/80）， 将常规取数准备与发起耗时由约 20 分钟缩短至约 2 分钟。
• 知识库同步与消息可靠性： 将 QU 词典依赖 S3 每日全量刷新、变更 T+1 生效的链路改造为 Kafka 实时增量通道，接入纠错词、POI、类目 3 类 Map 词典， 累计处理 200+ 条变更，将生效时延缩短至 P95 1 分钟内。
• 可靠投递与保序： 基于 MySQL Outbox + Kafka 构建可靠投递链路，支持单批 50 条消息、10 秒发布超时及最多 3 次投递尝试，首次投递成功率达 99%； 通过 event_id 幂等、业务分区键保序及同键旧消息作废避免重试乱序与旧值覆盖，并以 S3 全量刷新保障最终一致性。
• 自动点检与任务治理： 基于 Cron + MySQL 分布式租约实现 Prism 多副本单例调度，每周拉取 200 条可疑 Query 进入 AI 点检，低于 80% 通过率时触发告警， 将人工复核范围由约 300 条降至 20 条；以 Managed Worker 纳管 5 类后台任务，将故障恢复由约 10 分钟缩短至 1–2 分钟。

• Python asyncio
• LangGraph
• deepagents
• Agent Skills
• AgentMiddleware
• MongoDB
• HiveServer2
• MySQL
• MySQL Outbox
• Kafka / KMQ
• LiteLLM
• SSE