“AI智能体与大模型工程”

多智能体协作编排框架

构建多智能体协作编排框架，支持任务分解、角色分工、消息总线与结果聚合， 适用于复杂任务自动化、团队型AI工作流与企业级Agent平台。

智能体间通信：消息总线支持 pub/sub 与 request-reply，共享黑板（Redis）存

AI Agent工具调用框架

构建AI智能体工具调用框架，支持工具注册、函数调用协议、沙箱执行与多步规划， 适用于可执行任务型Agent与自动化操作场景。

私有化大模型部署平台

构建私有化大模型部署平台，支持多模型管理、弹性伸缩、负载均衡与推理加速， 适用于企业内网大模型服务与数据不出域场景。

AI数据标注与合成平台

构建AI数据标注与合成平台，支持多模态标注、主动学习、合成数据生成与质量管控， 适用于训练数据生产与数据飞轮构建。

AI节点实现：LLM节点（模型选择、Prompt模板变量插值、流式），嵌入+向量

模型注册与生命周期：上传模型权重（HF格式/GGUF）含元数据（许可证、大小），

指标与看板：每模型（请求数、p50/p95/p99延迟、token、成本），错误率与

模型注册与部署：产物打包（LoRA适配器+合并全量权重），推送到vLLM/TGI

报告与合规：模型卡从评测结果自动生成，安全报告含护栏测试通过/失败，

playground与测试：一键并行跑多模型，并排对比输出，测试用例集

自动扩缩与负载均衡：GPU感知调度器（单GPU打包多小模型），空闲模型缩到零、

合规与安全：数据集血缘与访问审计日志，模型卡自动生成（训练数据、评测结果、

分块与层级索引：层级分块（章节→段落→句子），按模型上下文优化重叠策略与

部署与运维：K8s Helm Chart、GPU Operator节点初始化，模型金丝雀发布含

调试与回放：回放追踪复现问题，对比两条追踪（Prompt变更前后），跨模型

LLM微调流水线平台

构建端到端大模型微调流水线平台，覆盖数据准备、训练编排、评估对比与模型发布， 适用于企业私有化模型定制与持续迭代。

AI代码生成IDE插件

构建AI代码生成IDE插件，支持代码补全、上下文感知生成、重构建议与单元测试生成， 集成VS Code与JetBrains，适用于提升开发者编码效率。

LLM评测与对齐平台

构建LLM评测与对齐平台，覆盖自动评测、人工评测、RLHF/DPO对齐训练与红蓝对抗 安全评测，适用于模型质量保障与安全合规。

AI MCP协议服务网关

构建AI MCP（Model Context Protocol）服务网关，统一管理工具/资源暴露、鉴权、 路由与可观测性，适用于多MCP服务聚合与企业级Agent工具治理。