Agent 开发与执行链设计
了解并实践 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等框架,面向业务场景设计可执行 Agent 链路。
使用 AI Agent,把需求快速变成可交付产品
宋柏慧
AI 应用开发 / 客户端负责人
打造团队高效工作流,聚焦 Agent 执行链设计、Prompt 优化与通用 LLM Skill 封装,支持从原型到上线交付。
技术能力
了解并实践 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等框架,面向业务场景设计可执行 Agent 链路。
熟悉 Prompt Engineering、Chain of Thought、ReAct 等方法,持续优化模型响应质量与稳定性。
封装文本生成、SQL 辅助、数据分析等通用能力,支持平台级复用与快速扩展。
Solutions
基于 LangChain/LlamaIndex 设计 Agent 执行链,接入工具与知识源形成可追踪流程
实现任务自动执行与关键环节可观测,降低人工切换成本
持续优化 Prompt,结合 Chain of Thought 与 ReAct 策略并建立评测回归
提升响应一致性与可解释性,减少线上波动
封装通用 LLM Skill(文本生成、SQL 辅助、数据分析),并具备 OpenClaw 搭建与接入经验
缩短新场景接入周期,提升团队复用效率
基于 COZE 工作流编排内容任务,自动生成短视频脚本、宣传图与发布素材,串联审核与分发流程
缩短内容制作周期,提升营销产出效率与团队协同速度
独立完成 AI 游戏 Demo 设计与开发,约 99% 代码由 AI 协作生成并人工优化验证。
输入一句需求即可自动生成页面、完成样式编排与构建发布,支持快速迭代和版本回滚,适合创业小项目冷启动。
基于关键词自动生成文章并按策略发布,联动站点结构优化与数据回看,持续提升自然流量效率,适合创业团队低成本增长。
从 0 到 1 完成小游戏技术方案、平台接入、发布流程和性能优化。
将 OpenClaw 与 CodeX 引入日常研发流程,覆盖需求拆解、代码实现、问题修复与迭代提效。
演示视频
能力与背书
主程
2022-09 - 2026-3客户端开发工程师
2019-02 - 2022-06支持项目协作、技术方案评估与工程落地实施。
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