任彦舟

AI Agent 开发工程师

电子科技大学 · 软件工程硕士在读

我主要做 Agent 运行时、知识检索与研究工具,关注任务的执行与恢复、上下文管理,以及结论的证据来源。

目前独立开发 Roc 和 CogniWeb。此前在知道创宇参与多模态安全研发,完成模型服务化、LoRA 微调与安全策略编排。

项目

个人独立开发

Roc

科研 Agent 运行时与评测

2026.04 — 至今

支持长任务执行、暂停与恢复的 Agent 运行时。

  • 基于 LangGraph / deepagents 编排工具和子智能体;SQLite 保存检查点、事件与操作回执,支持审批续跑和重启恢复。
  • 长工具输出落盘,保留约束、待办与证据位置;使用全局与项目两级记忆,处理去重、冲突与过期。
  • 按任务装配 MCP、Skills 等工具,将单次授权绑定任务、命令与工作目录。

94 项原生工程回归用例,覆盖授权、工具副作用、取消与恢复。QASPER 已完成 fixture 接线验证,真实模型质量基线尚未完成。

LangGraph / deepagents / SQLite / MCP

CogniWeb

多知识库问答与 Deep Research

2025.09 — 2026.05

将知识库检索、研究过程与证据报告放在同一个工作台。

  • FastAPI + Celery 处理入库、研究与导出任务,通过 SSE 推送进度。
  • 支持多知识库联合检索,结合 Dense + BM25、RRF 与可选 Rerank;查询改写和问题拆解并行检索,复核后按需补检。
  • 子智能体协作检索、核验和写作,证据关联引用编号与原文位置,支持报告回溯与导出。

离线对比中,人工复核通过率 54% → 79%,引用命中率 48% → 86%。

评测材料:3 类知识库、68 份文档、100 道人工构造题;平均耗时 8.4s → 16.0s。

FastAPI / Celery / Milvus / LangGraph / deepagents

实习经历

知道创宇

AI 研发实习生 · 多模态安全

2025.08 — 2026.01 · 成都

北京知道创宇信息技术股份有限公司

  • 将多模态 Guard 封装为 HTTP 服务,统一 safe/unsafe 与 9 类风险标签,完善输入校验、健康检查及并发、OOM 异常处理。
  • 完成约 3.9 万条图文样本清洗、标签统一与 LoRA SFT;在固定 5,082 条测试集上,主标签准确率 70.01% → 87.66%。
  • 基于 DAG 编排检测与响应策略,支持配置热更新;补充工具调用中的命令注入与数据泄露扫描。

教育与技术

教育背景

电子科技大学

软件工程 · 硕士研究生(在读)

2026 — 2029(预计)

电子科技大学

软件工程 · 本科,GPA 3.93 / 4.0

2022 — 2026

2025 中国大学生计算机设计大赛国家一等奖

英语 · CET-6

技术能力

编程语言
Python、TypeScript
后端与异步
FastAPI、Celery
Agent 与工具
LangGraph、deepagents、MCP、Skills
数据与检索
PostgreSQL、Redis、SQLite、Milvus

联系

欢迎交流技术、研发机会与项目合作。

项目工程细节