AI 后端 / Agent 工程师

公司简介: AI Agent 创作与分发平台，用户可零代码构建 AI Bot / Agent 并发布到 Web、Telegram 等渠道；平台用户 500w+，已部署 Agent 20w+
主要产品: Tg2App（自然语言生成应用），ShellAgent（开源零代码 Agent 框架）, 开源 OpenVoice、MeloTTS 等语音模型
融资情况: 种子轮 560 万美元（INCE Capital 领投），Pre-Series A 1100 万美元（Dragonfly 领投，OKX Ventures 等跟投），累计约 1660 万美元

带领 2~3 人后端团队，在团队小、业务线多的情况下统筹后端全部事务，同时作为核心开发者承担关键模块的设计与实现：

• 负责需求拆解、技术方案评审、任务分工与代码 Review，跟进各项目进展，推动跨团队协作与交付
• 牵头定位线上疑难问题，协助同事排查和解决关键故障
• 负责后端整体稳定性（监控、告警与线上问题治理）和模型调用成本控制
• 负责后端招聘面试与新人培养

项目一Tg2App：一句话生成 Telegram Bot + Mini App 的 AI Agent

项目简介：用户在 Telegram 里用一句话描述需求，系统自动生成并上线一个完整应用，包括两部分：对话式 Bot（LUI），用户在聊天里通过命令和对话使用功能；配套的 Mini App 管理后台（GUI），即在 Telegram 内打开的网页，用于数据的增删改查和统计。例如"帮我做一个健身打卡 Bot"，会生成打卡对话 Bot 和查看记录的后台页面。上线后累计生成10w+应用。

• 设计两层 Agent 架构，负责 Agent Runtime、MCP 工具、Sandbox 与部署链路的工程实现：外层 Planning Agent 基于 ReAct + Tool Calling 完成需求澄清和工具调度，代码生成封装为 MCP 工具，内部用 Claude Agent SDK 编排多个subagent（先建模、再并行生成 Bot 与前端）
• Agent Harness：按subagent 配置工具白名单，关键参数由程序注入、不信任模型输出；工具异常回传给模型自行决策；上下文超限时摘要压缩并逐级收紧（最多 3 次）；任务结果按"已生成 + 已部署"判定成功、部分成功或失败
• 长任务可靠性：对话消息逐条原子落盘，重启后修复中断的 tool_call 配对；资源准备幂等，重跑可复用已有 Schema 与环境
• 隔离执行：每个项目独立的 Modal Sandbox，支持复用、健康检查与快照恢复；产物多租户部署（Cloudflare Workers for Platforms 统一路由 Mini App，每项目独立 Supabase Schema）
• 可观测与排障：完整对话历史可直接复现请求，Orchestrator 日志逐条打时间戳，并按子 Agent 拆分；提供从 Sandbox 拉取现场数据的工具
• 模型与成本：内外两层 Agent 统一通过自研 LLM Gateway 调用模型，按项目 / 用户透传标识，统一鉴权、计量与扣费，切换模型只需改配置；规划与代码生成按难度分配不同档位的模型，平衡质量与成本，并按单次生成成本实时扣费

项目二LLM Gateway：多模型统一接入与计量计费网关

项目简介：公司内部 AI 业务（Tg2App、ClawdBot、ShellBot 等多个业务）调用大模型的统一入口，对外提供 OpenAI 与 Anthropic 两套兼容接口，对内路由到 Azure OpenAI、AWS Bedrock、OpenRouter、智谱 Z.AI 等供应商的 GPT、Claude、Gemini、Kimi、GLM 等模型，统一处理鉴权、计费与观测。

• 统一接入：基于 FastAPI + LiteLLM Router，同时提供 OpenAI-compatible Chat Completions 与 Anthropic Messages API，支持 SSE 流式、Tool Calling 与多模态；内部模型名屏蔽供应商差异，供应商切换（如 GLM 由 OpenRouter 切至智谱直连）对调用方无感；按业务分配 API Key，Anthropic 接口兼容 key:user_id 格式，Claude Code 与 Anthropic SDK 无需改造即可接入；同一模型挂载多家供应商，按异常类型重试（仅 429 / 5xx / 超时），连续失败的供应商自动冷却，必要时 fallback 到备用模型
• 协议适配：统一 reasoning / thinking 参数（如 reasoning.max_tokens 转为 Claude 的 thinking.budget_tokens，GLM 的 thinking 经 extra_body 透传），按模型放行私有参数；修复并行工具调用时 tool 结果与图片消息交错导致的 Anthropic 协议校验失败；上游错误按鉴权、限流、参数、服务端分类映射
• 计量与计费：调用前预检用户余额，响应后在回调中按供应商返回的成本、Token 与 Cached Token 换算并扣减用户额度；Claude Code 接入经历从 Bedrock 协议兼容代理到 Anthropic Messages 端点加独立扣费接口的演进；支持内部调用按请求免扣费
• Prompt Cache：对支持缓存的模型，自动在 system 和最后一条消息注入 cache_control 断点，调用方已有标记时不覆盖，降低多轮对话和 Agent 场景的成本
• 可观测与成本归因：OpenTelemetry 记录请求 / 响应、流式分片、耗时、Token 与成本，并按业务、应用、用户、供应商、日期打标，支持多维成本分析；手动管理流式响应的 Span 生命周期，解决 StreamingResponse 异步生成器丢失父 Span 的问题；trace-id 注入日志并作为 X-Request-Id 返回

项目三平台后端基础设施与业务系统

负责平台后端的公共基础设施与核心业务模块，覆盖 Agent 平台能力、异步任务、架构迁移、稳定性、安全风控、增长与支付。

• Agent 平台能力：建设 ShellAgent 的 MCP / Custom Widget 工具发现与版本管理、Bot Deploy / Rollback 和 Server ↔ Sandbox WebSocket；设计 ShellChannel 多业务 Bot Gateway，以统一消息模型、Channel Adapter 和业务 Processor 解耦 Telegram 协议与 AI Bot，支持命令分流、历史上下文、TTS 和多模态消息
• 异步任务基础设施：设计 AWS SNS Producer 与 SQS Consumer Runner 基础库，统一事件封装、Trace 传播、FIFO 分组去重、长轮询、并发控制与 ACK；Async Job 通过条件状态迁移、最大重试和 deadline 实现有界重试；根据运行中 Sandbox 数量暂停 / 恢复消费，防止突发任务压垮 Agent Runtime
• 架构迁移与云上交付：推进 Bot 发布、消息翻译、Async Jobs 等核心模块从 NestJS 向 Go / Kratos 分阶段迁移；推动 ShellAgent 由 EC2 迁移到 ECS，消息存储迁移至 DynamoDB，落地 Cloudflare Workers / Pages
• 稳定性与性能：建设 OpenTelemetry Trace、看板与告警，治理 WebSocket 断线重连、慢 SQL、连接池、锁竞争和幂等补偿等线上问题；优化 Go 项目 CI / Lint，执行时间从 15 分钟以上缩短至约 3.5 分钟
• 安全与风控：对接 Cloudflare，设计请求签名机制防止接口被恶意调用和爬取，结合行为埋点与离线分析识别异常流量，通过验证码拦截批量注册和异常登录
• 用户增长：设计邀请裂变、分享归因与积分奖励体系，覆盖个人 / KOL 邀请码及 Bot / 消息分享码，通过分布式锁、事务和条件扣减保证并发一致性，防止自邀与重复领取
• 支付：建设 Stripe 订阅与 Telegram Stars 支付闭环，通过 Webhook 签名校验、订单状态机、CAS 状态迁移、主动查单与定时补偿，保证订单与权益最终一致，治理重复回调

项目一video回查系统

个人负责该系统架构设计和实现, 使用Go语言和内部rpc框架提供核心接口, 采用gin提供http接口, 支持了多国家业务发展需求

该系统主要供运营人员快速查询video从用户发布到搜索推荐经过的整个审核链路数据, 如机审不同模型结果, 人审不同队列结果, 打标, 免审等事件, 方便用户快速回溯video的整个审核历史和排查case

• 拆分为rpc和portal两个服务, rpc服务负责事件接入, 数据存储和检索等核心功能, portal负责提供http接口, 权限控制等
• 使用elasticsearch存储video和user核心检索数据, 提供多维度检索
• 接入binlog来同步内容变更的信息, 然后发送对应的变更事件, 后端获取到完整信息后存储到es中
• 使用MySQL分表存储video的trace记录, videoID为分片键
• 使用Kafka作为消息队列, 提供服务解耦和突发流量控制的作用
• 改造服务支持多国家业务, 通过在ALB中设置cid, 透传到下游服务来读取不同的配置信息

项目二人审系统重构

• 负责网关服务和portal服务设计和实现
• 支持消息队列和rpc两种进审方式
• 对业务接入方进行了权限校验和流量控制, 防止大促等突发流量影响下游系统
• 通过配置化方式支持了video/account/hashtag/music等多种物料
• 提供多维度统计数据dashboard用来提升人效

项目一服务端api

个人负责业务技术栈主要使用内部php框架, 部分服务采用Go

• 推进完成针对内容表的分库分表, 根据检索条件做了多维度的分库分表操作
• 主导对接阿里云opensearch提供搜索能力以及排序, 打散, 置顶相关逻辑
• 对话素材去重, 评估内存占用后使用redis的位图实现
• 完成频道订阅和不感兴趣标签功能
• 完成用户金币账户体系, 支持抽奖, 兑换奖品等功能
• 性能优化如AI变脸和语音合成等, 主要采用加缓存和版本号的方案
• 关注feed服务, 关注列表需要实时展示关注用户,话题,收藏夹下更新的内容
• 借助es提供初期的多轮对话能力
• 站内活动, 打卡, 签到, 抽奖等业务支持

项目二运营后台

使用golang开发, web框架使用gin

• 通过jwt进行接口认证
• 使用wire解决依赖注入问题
• 底层存储涉及MySQL和MongoDB
• 后期优化检索为ElasticSearch
• 数据变更同步采用MQ方式
• 统计报表数据需求

项目三内容数据引入

成果: 引入 视频和图片 等资源500w+, 同步部分instagram账号内容

• 通过python web框架提供api, 供后台配置规则等
• 爬虫作为消费者拿到任务消费数据, 走后续下载, 上传和转码等逻辑
• 格式化最终结果发送消息队列走后续去重和打标流程

项目一分布式爬虫任务调度系统

成果: 负责80+爬虫, 200+队列的任务调度, 日调度任务超过5亿次

• 通过http接口进行爬虫和任务队列注册(支持设置最大队列大小, 单个任务队列抓取速度, 监控报警阈值)
• 支持多节点部署, 自动检测节点添加和异常退出, 提高调度能力和可用性
• 动态调节不同队列的抓取速度, 提高代理利用率
• 支持优先级任务组, 自动控制待调度队列的整体大小

项目二cookie池服务和通用模拟登陆平台

成果: 管理淘宝爬虫使用的cookie, 淘宝等模拟登录, 降低环境搭建成本, 供给需要使用cookie的业务(如实时优惠引擎和招商计划等)

• 通用cookie使用redis构建环形队列, 特殊账号使用hash结构进行存储
• 使用puppeteer和express搭建常见网站的登录服务平台
• 移除浏览器特征, 支持模拟移动端
• 支持执行js脚本, 可以通过js脚本模拟点击, 滑动验证码等操作

项目三淘宝优惠信息实时引擎

成果: 提供超过15余种类型的优惠信息(如店铺券, 满减满折, 红包等), 覆盖商品400w+

• 研究淘宝反爬虫策略, 开发通用淘宝sign解密/cookie使用中间件等进行规避
• 持续优化整个数据链路, 挖掘不同接口的关系, 通过历史数据挖掘字段含义, 降低代理使用成本, 防止抓取任务积压
• 对接不同数据源(如feed, 点击商品, 搜索等)及时发现商品的新优惠类型
• scrapy分布式抓取集群, scrapydWeb管理平台

项目四商品库建设

成果: 每日对7000w+商品完成多次更新

• 重构商品库系统, 由爬虫脚本迁移到scrapy, 使用Kafka进行解耦, 数据发送到Kafka供中台和搜索等业务方消费
• 商品库分层(如秒杀, 曝光商品, 商品打分机制等), 针对不同层级采用不同的更新频率, 降低信息延迟
• scrapy-redis二次开发使用pipeline支持批量取任务, 爬虫整体性能提升约30%
• 利用不用接口对商品价格进行验证, 提升价格准确性
• 优化数据链路, 使用redis的hash结构, 针对商品不同维度的Kafka消息进行去重, 日去重超过1.5亿
• 新任务过滤器模块配置化过滤规则给后端爬虫, 如敏感词/类目黑名单/发货时间长的商品, 提升灵活性

项目五爬虫监控/数据持久化

成果: 使用InfluxDB, Grafana, Fluentd等工具构建监控数据平台

• 构建scrapy拓展来统一收集爬虫指标
• Fluentd收集爬虫核心业务数据到MongoDB集群
• 优化MongoDB集群的性能, 不使用TTL特性, 改为按天分割

公司性质: 互联网金融

部门: 大数据风控中心

项目一全国企业工商数据抓取

成果:完成风控系统对企业评分所需数据需求

• 结合待采集网站特性进行技术选型, 使用pyspider作为抓取框架, redis为消息队列, MySQL作为数据存储.
• 完成超过100数据源(58同城、1688、信用中国, 水滴信用), 涵盖招聘, 信用黑名单, 企业信息等网站, 完成5000w企业基本信息数据采集任务.
• 使用scrapy和scrapy-redis来完成对企业信息的动态补充. 解密相关接口
• 完成数据报表相关模块开发

项目二个人征信数据抓取

• 完成学信网, 电信运营商, 北京社保, 脉脉等数据源的采集任务
• 使用Django搭建爬虫端查询后台, 开发添加爬虫任务相关api
• 使用selenium抓取复杂的动态渲染页面, 降低逆向JavaScript成本
• 采用OpenCV来进行学信网的图片识别