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HFL · AI Agent 工程方向
目标岗位：AI Agent / RAG / 大模型应用工程师 · GitHub：github.com/wyjhfl · 作品集：hfl-ai-agent-lab.vercel.app
核心技能
| 技能域 | 具体能力 | 站内证据 |
|---|---|---|
| RAG 工程化 | 文档入库、metadata、query rewrite、GraphRAG、citation 与拒答边界 | RAG 工程化路径 |
| Multi-Agent 编排与治理 | 多角色编排、状态机、工具风险分级、审批与治理链路 | Agent 编排模式 |
| 工具与 MCP | Tool / MCP Server / Skill 边界选型，ToolGateway 统一执行边界 | MCP 与 Skills 扩展策略 |
| 评测与可观测 | 检索指标、bad case 边界、trace 回放、Prometheus 监控 | Project A 评测方案 |
| 安全治理 | Prompt Injection 防护、RBAC、审计、Secret 治理 | 安全治理路线 |
| 工程交付 | pytest / Playwright 测试体系、CI、Docker、生产验收门禁 | 工程化笔记 |
项目经历
Project A · 设备售后诊断与工单 Agentic RAG 平台
面向设备售后支持场景，把「设备型号 / 故障码 / 现场现象」转成可追溯的诊断回答与工单闭环。
- FastAPI + Vue 3 + LangGraph + Chroma 实现 adaptive retrieval 与 Agentic 诊断链路；
- 回答附 citation 与 trace_id，资料不足触发拒答，高风险场景升级人工工单；
- GraphRAG 关系检索补充向量召回，Quality 页沉淀 regression / faithfulness / bad case 证据；
- JobService 异步任务（claim / heartbeat / retry / timeout）+ 审计日志 + Prometheus 指标与 Grafana 看板。
结果：v1.0.5 发布，185 个后端测试与 35 条 E2E 测试通过，13 步生产验收覆盖测试、构建、OpenAPI、secret scan、Docker 与 Full E2E。
GitHub 仓库 · 架构设计 · 评测方案 · Demo 脚本
Project B · 运营中台 Multi-Agent Runtime
企业级 Multi-Agent Runtime 工程原型，验证多角色协作下工具调用如何被统一治理、审计与回放。
- Coordinator / Analyst / Executor / Reviewer 四角色编排（自研 Harness，可选 LangGraph adapter）；
- 全部工具调用经 ToolGateway + PolicyEngine + OperationWhitelist 统一执行边界；
- 高风险操作进入 HITL 人工审批队列，Audit 审计事件 + Trace / Multi-Agent Trajectory 回放；
- Next.js Operator Console 覆盖 Tasks / Approvals / Trace / Audit / Metrics / NL2SQL / RBAC。
结果：默认 fake / offline 模式，不依赖真实 LLM 与外部 MCP Server，即可离线演示「任务创建 → 审批 → 审计 → 轨迹回放」的完整治理链路。
GitHub 仓库 · 架构设计 · Operator Console 蓝图 · Demo 脚本
知识体系
站内沉淀 265 页工程内容：116 篇工程化笔记覆盖 RAG、LangGraph、MCP、评测、安全与部署的实现细节，77 篇专题把项目、笔记与面试表达串成可复用的方法论。入口：专题总览 · 工程化笔记。