AI Agent 工程化
从 Prompt 原型到生产级 Agent：工具调用、记忆、评测与可观测性一体化落地。
- Agent 编排与工作流引擎
- RAG 检索与知识治理
- 离线评测 + 线上灰度
AI-NATIVE SYSTEMS · PLATFORM ENGINEERING
让 AI 能力，落成生产系统
十六年一线研发与团队管理经验，覆盖导航位置服务、IoT、在线教育、出行与支付。专注把模型能力、平台架构与工程交付串成一条可持续运转的链路。
生产环境验证可带团队落地曾参与 5 家一线科技公司核心系统建设 · 30+ 业务线交付
platform.ninglg.com / delivery
交付链路
Q3
数据接入与清洗已上线
Agent 编排与评测灰度中
网关与鉴权收敛开发中
容量与容灾演练排期中
核心指标
P99 延迟
128ms
-34%
日请求量
1,240万
+18%
可用性
99.99%
SLA
W1W10
Core systems delivered with teams at
百度滴滴出行好未来六分科技神州数码
16+
年一线研发与架构经验
5
家头部科技公司核心团队
30+
业务线端到端交付
99.99%
核心服务可用性目标
Capabilities
六条能力线，覆盖从底座到交付
不追逐新名词，先把工程上的确定性做足：边界清楚、可观测、可回滚、能演进。
高并发平台架构
千万级日请求下的网关、支付与营销系统设计，强调可演进与可维护。
- 网关限流与多活容灾
- 交易一致性设计
- 容量规划与压测体系
导航与位置服务
轨迹计算、路网匹配与实时调度，把空间数据变成稳定的业务能力。
- 轨迹清洗与纠偏
- 实时路况与调度
- 亿级 POI 检索
在线教育与互动视频
低延迟直播、互动课件与内容分发，支撑大规模同时在线课堂。
- 互动课件内核
- 低延迟音视频链路
- 内容分发与缓存
数据平台与实时计算
埋点采集、数仓建模与实时指标，让增长决策有据可依。
- 统一埋点与数据治理
- 实时指标与告警
- 增长实验平台
端到端交付陪跑
从技术选型到团队搭建，与业务一起把方案推到上线并稳定运行。
- 架构评审与技术选型
- 研发流程与效能
- 团队搭建与带教
01
PLATFORM
从 0 到 1 搭平台，而不是堆功能
先把领域边界、数据流与容量模型讲清楚，再决定用什么技术。平台的价值在于让后面每一次需求都变便宜。
- 以可演进的分层架构收敛复杂度
- 统一网关、鉴权与配置，减少重复建设
- 上线即有监控、告警与容量水位视角
服务健康度
LIVE错误率
0.02%
变更回滚
3 分钟
告警降噪
-72%
02
AI IN THE CRITICAL PATH
让 AI 进入核心链路，而不只是 Demo
模型能力只有接进真实业务流才算数。用可评测、可回滚、可观测的方式，把 Agent 放进关键路径。
- 工具与数据接口先标准化，再接模型
- 每一步都有评测集与失败兜底策略
- 成本、延迟、准确率同看一块看板
请求链路
e2e 128ms模型调用成功率99.4%
单次推理成本-46%
How we work
四个阶段，把不确定性收敛掉
每个阶段都有明确的产出物，你随时知道钱和时间花在了哪里。
01
诊断
梳理业务目标、现有架构与团队能力，找出真正卡住增长的那一处。
02
方案
给出可执行的技术方案与演进路线，明确边界、里程碑与取舍。
03
交付
与团队一起实现核心模块，把设计落到代码、流水线与线上环境。
04
陪跑
上线后持续观测与调优，把能力沉淀成团队自己的方法论。
“他带来的不只是一套架构，而是一整套判断标准。团队后来自己处理了很多类似的取舍，这是最有价值的部分。”
某出行平台 · 技术副总裁