CHX606
AI 应用 · Agent 全栈开发
构建能落地的大模型应用：Agent 的工具调用与权限控制，RAG 的混合检索与精排，覆盖界面、服务到部署的完整链路，并用测试和评测数据衡量效果。
邮箱：[email protected]
GitHub：https://github.com/CHX606
能力概览
- Agent 工程：OpenAI Agents SDK 驱动模型与工具循环；只读子 Agent 并行调查，主 Agent 统一修改；经 MCP 接入外部工具与内置浏览器，写入和网页操作逐次授权，改动可审阅、可撤销。
- RAG 检索：BM25 与向量召回经 RRF 融合，ONNX INT8 CrossEncoder 在 CPU 上精排并补齐相邻块；回答只引用通过校验的证据，资料不足时给出部分回答，或先追问再转人工。
- 上下文与状态：按 Token 预算压缩历史，工具调用与结果成对保留；会话、工作记忆与缓存带版本落盘，并发冲突显式返回，不静默覆盖。
- AI 全栈：Electron、React 与 Next.js 界面；Fastify、FastAPI 与 Cloudflare Workers 服务；SSE / NDJSON 流式输出；SQLite、OpenSearch 与 D1 存储；Docker Compose 与 1Panel 部署。
- 评测与质量：固定测试集度量 Hit@5、MRR 与分阶段 P95，改前改后对照评测转人工行为；Agent 修改后在禁网沙箱中验证，只追究新增失败；CI 运行 pytest、Ruff、类型检查与分层依赖检查，打包程序做端到端验收。
01 / Bit Agent
桌面编程 Agent · 1.0 · 持续开发
以 OpenAI Agents SDK 驱动查代码、改文件、跑验证的闭环：只读子 Agent 并行调查，写入前逐次授权，修改后在禁网沙箱中验证，并通过 MCP 接入外部工具与内置浏览器。
技术栈：OpenAI Agents SDK · MCP · Python · Electron · Fastify · SQLite
02 / 知识库客服 Agent
多租户 RAG 应用 · 持续迭代
BM25 与向量混合召回、CPU 精排、证据约束回答；资料不足时先追问再转人工，并用固定测试集度量召回、延迟与转人工行为。
关键数据：Hit@5 召回命中率 91.11%；完整答案 P95 7.1 s（优化前 14.3 s）；应答题误转人工 0%（优化前 4%）。召回与延迟数据来自仓库内的 63 条客服测试集，在 Ryzen 7 7840H 本机测得；转人工对照为 2026-09-28 的真实模型评测，改前改后使用同一知识库快照与模型配置、单并发。评分脚本按路由与关键词判定，不等于事实正确率，仍有失败用例；完整答案延迟主要来自模型生成，仍在优化。
技术栈：FastAPI · LangGraph · OpenSearch · ONNX Runtime · React
03 / 取件处
数字商品交付应用 · 功能实现
以邀请码串起即时交付与人工工单：Next.js Server Actions 处理核销，配套管理后台、邮件通知、会话鉴权与接口限流。
技术栈：Next.js · Server Actions · SQLite · JWT · Nodemailer
04 / TenderDesk · 国内商机雷达
采购与外包信息工作台 · 本地可运行
汇总国内采购与外包公开线索：多源采集、按业务画像匹配并解释原因、按账号收藏跟进，每日生成简报。
技术栈：React / TypeScript · Better Auth · Drizzle / D1 · Cloudflare Workers
05 / Java 电商后端实践
开源项目学习实践 · 学习项目
基于 macrozheng/mall，沿商品、订单与消息队列链路，理解 Spring Boot 电商后端的分层与一致性。
技术栈：Spring Boot · MyBatis · Redis · RabbitMQ
Java 电商后端为基于 macrozheng/mall 的学习实践。