当前定位 // Agent 工程师▍
前腾讯优图高级研究员 · 机器学习博士。
Tianliang Zhang · Jay
AI 工程师 · Agent & LLM
01在造什么
精选 AI 工具与 LLM 产品，从想法做到真实用户。
一个桌面应用，统一管理 15+ 编码 Agent 的技能。
AI 雅思口语 / 写作教练：评分、逐句反馈、24/7 练习。
把照片变成定制贴纸的生成式 AI SaaS。
带缓存生成与多供应商兜底的 LLM 学习教练。
02AI 工程栈
把 Agent / LLM 产品做成稳定系统，需要的不只是模型调用。
为多种编码 Agent 抽象技能库、适配器、同步与项目级作用域。
Skills Manager · 16+ 工具 · 2.2K stars
把主观评分流程约束成可评估、可解析、可迭代的严格 JSON 合同。
EasyIELTS · 1,400+ 用户
按官方资料切块、映射题目到来源，并用质量门控标记未验证内容。
ACT Learner · 官方手册 grounding
用缓存、预生成和多模型供应商兜底，把 LLM 功能做成稳定产品能力。
Prompt-hash cache · OpenAI/Gemini 兜底
从产品设计、模型接入、支付、部署到真实用户增长，端到端独立交付。
4 个已上线 AI 产品
在身份核验、工业质检与边缘设备中交付高准确率、低延迟推理系统。
亚秒 ONNX · 48 台质检机 · RK3566 边缘部署
03工程底盘
从身份核验、机器人到工业质检，底层都是可部署、可监控、可优化的生产 AI 系统。
高级软件工程师 · 生产级 AI 系统
面向全球身份核验流量交付文档预处理与伪造检测系统；重构 ONNX 推理管线，达到亚秒延迟与生产级准确率。
高级算法工程师 · 边缘 AI
为语音 / 手势交互机器人构建边缘 AI 感知栈：姿态估计、目标检测、LiDAR 融合测距；RK3566 上 YOLO 推理 6→30 FPS。
高级研究员
把工业 AI 质检系统从算法推进到产线部署：高召回缺陷检测覆盖 48 台质检机，日处理 2.4 万电芯（~188GB）。
长尾实例分割 — 冠军
Swin Transformer + CBNetV2 主干，自研 Seesaw Loss 与数据增强；冠军 + 最佳创新奖。
04研究履历
早期计算机视觉研究 —— 稳健检测、大规模识别与夺冠系统，这套科研严谨度正是现在做 AI 工程的底盘。
Object-detection architecture for dense visual recognition.
Award-winning large-vocabulary instance-segmentation system.
Robust pedestrian perception under heavy occlusion.
05近期文章
关于 AI 工程、LLM 产品与编码 Agent 的笔记——都来自真实的生产项目。
My last post claimed a rubric-as-contract makes LLM grading reproducible. This one tests that claim on real production data — and finds the grader is a distribution, the fallback model is +0.34 band more lenient, and top scores drifted almost a full band in three weeks.
How ACT Learner serves grounded AI explanations to real users while calling the live model on only a fraction of requests — and why the prompt is the cache key.
Coding agents each store skills in their own folder, their own way. Skills Manager normalises all of them behind one central library — the architecture, and why it's a Rust filesystem program wearing a GUI.
06聊聊
● 开放 AI 工程师 / Agent 工程师机会。
问问 Jay
AI 助理 · Gemini