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多产品 AI 平台
支撑 Interview 与 Finahead 的私有多产品 AI 平台。两个产品共享账号入口与 Agent 执行能力,同时保持使用流程与数据隔离。
Interview 与 Finahead 是两个已部署产品,共享账号入口与 Agent 执行能力,同时保留各自的使用流程和数据边界。
共享执行能力 · 独立产品边界
AI Agent 与全栈开发工程师
开发已上线 AI 产品、可复用的 Agent 基础设施、多 Agent 编排与有治理边界的知识检索系统。
如果你通过 Upwork 找到这里,签约前请继续在 Upwork 沟通。

已上线产品、开源运行时、任务编排与知识检索。
多产品 AI 平台
支撑 Interview 与 Finahead 的私有多产品 AI 平台。两个产品共享账号入口与 Agent 执行能力,同时保持使用流程与数据隔离。
Interview 与 Finahead 是两个已部署产品,共享账号入口与 Agent 执行能力,同时保留各自的使用流程和数据边界。
共享执行能力 · 独立产品边界
共享平台提供账号入口与 Agent 执行能力;Interview 和 Finahead 分别维护自己的用户任务、数据与规则。
演示视频使用示例候选人数据。
围绕候选人自身材料展开练习:基于简历的提问、连续追问、进度保存、报告与针对性练习。
Interview 在使用共享账号与执行边界的同时,独立保存练习进度与候选人材料。
候选人继续后端可靠性练习,回答中提到服务端归属校验,随后收到追问:这些结论由哪些具体测试验证。
演示视频使用合成财务数据。
把流水、预测、目标和情景比较连成一条使用流程的个人财务工作台。账本的版本化计算与可选 AI 助手保持分离。
产品接入共享账号入口,同时保留独立的账本归属与命令规则。建议性修改仍需通过产品权限与版本校验。
账本将 8,000 元电脑支出与现金、可投资资金和旅行目标比较。助手还提示更长期的现金缺口,没有直接建议购买。
面向 AI 应用的可组合执行能力
公开的 TypeScript 运行时库,提供 Agent 运行、工具、上下文、记忆、检索、安全检查与子 Agent 能力;模型、工具、身份和产品策略由宿主提供。
src/harness/agent/loop.ts运行事件、模型步骤、取消和工具运行时组合。
src/tools/execution-pipeline.ts参数校验、权限、审批与执行结果。
src/harness/guardrails/runner.ts缓冲检查、副作用闸门与恢复处理。
可查看公开源码与 v0.4.0 GitHub Release。它是运行时库,不是托管应用,也不是已归档 coding-agent 应用的即插即用替代品。
公开运行时库 · 产品决策留在宿主
面向 AI 编程的多 Agent 编排系统
为 Claude Code 与 Codex 提供持久化编排层,通过飞书协调 Agent、工作区、审批与定时任务。
src/core/session-manager.ts会话键、合法状态转换、原生 ID 与持久化回滚。
src/app/collaboration-service.ts协作任务与已配置 Agent 之间的路由。
src/app/scheduler.ts定时执行及被中断任务的恢复处理。
已阅读对应版本的编排源码;演示结果不代表生产可用性或客户部署情况。
持久化会话 · 明确审批
84 秒实际执行:任务分派、人工审批、Claude Code 实现,以及同一原生会话中的后续修改。
使用合成演示仓库 · 等待时间已压缩 · 英文合成旁白 · 私有对话侧栏已裁去。
飞书收到任务:实现 POST /sum 并添加回归测试。负责人分派给产品 Agent 形成方案,经过人工审批后,本地 Spec/Tickets 指导开发 Agent 使用 Claude Code 实现,初始版本通过 9 项测试。
后续要求将输入限制为 100 个数字:100 个接受,101 个拒绝。全部 11 项测试通过。对比修改前后的原生会话标识,确认其保持不变。以上结果属于这次演示,不代表生产指标。
包含权限与版本治理的 Agentic RAG 应用
全栈知识应用,结合可检查的混合检索、文档版本治理、租户访问控制与可追溯的回答来源。
backend/app/services/retrieval.py权限快照、索引校验与重排。
backend/app/services/graph.py路由、有界搜索与可选 LangGraph 集成。
backend/app/services/store.pySQLite 存储、不可变版本与有效来源治理。
面向实际工程问题的参考实现。公开源码与合成示例可查看,未声明生产模型准确率。
来源可追溯的回答 · 检索评测
在合成语料上运行浏览器检索。示例问题执行 BM25 + Dense + RRF;预设回答会明确标记为回放。
检索语料、示例问题与回放回答保留英文,以保持评测和引用一致。可直接点击示例体验。
示例使用预计算向量执行 BM25 + Dense + RRF;自由文本执行 BM25。回答仅为预设回放。
运行查询,查看实际检索证据。