RAG 与 Agent 核心开发
围绕实际业务需求，实现检索、生成与 Agent 核心处理逻辑。
AI AGENT & RAG ENGINEERING · HANGZHOU
为业务，
构建 AI Agent。
具备 RAG 与 Agent 核心代码开发经验，20 人团队协同算法、全栈、数据和测试，把 Agent 接入业务流程。
日语书面沟通 / 英语会议
ENGINEERING, TOGETHER.
让 Agent 从知识走向执行
01
KNOWLEDGE
文档 · 知识库 · 业务数据
02
AGENT CORE
检索 · 推理 · 工具集成
03
WORKFLOW
API · 业务系统 · 交付成果
依据追踪 · 效果评估 · 测试
从核心开发，到业务系统集成
20可稳定投入的团队成员
4协同交付的专业方向
2项目制交付 / 全职投入
01 / AGENT ENGINEERING
从核心代码，
到业务系统集成。
团队成员曾在过往项目中亲自实现 RAG 与 AI Agent 核心处理逻辑，独立开发命题与审校 LLM 工具。
MEMBERS’ HANDS-ON EXPERIENCE知识基建与依据追踪
构建知识库与知识图谱，为命题和审校提供可追踪的依据。
多模型接入与运行管理
实现模型服务路由、API 密钥认证、租户隔离和用量管理。
RECENT PRODUCT / WENQU EQ-AGENT
文曲EQ-AGENT
让命题流程，由 Agent 协同完成。
近期开发的本地命题 Agent 产品，将资料读取、题目生成、检查修订与成果归档组织成工作流，基于开源智能体内核完成专业场景集成。
- 01理解任务
- 02读取资料
- 03生成试题
- 04检查修订
- 05成果归档
ENGINEERING FOCUS
工具执行与多 Agent 协作
执行文件操作和校验流程，通过多个 Agent 协调规划与实现。
可复用的 Skills
把专家流程、质量标准和检查清单结构化，支持按需复用。
长任务上下文与权限管理
组织上下文、隔离执行权限，并纳入审批和审计记录。
本地运行与内网模型
在本地应用中运行工作流，连接内网部署的模型。
当前案例展示高中数学题生成、自检流程与 Markdown 文件归档。
02 / ENGINEERING CAPABILITIES
从 Agent，
延伸到完整业务系统。
结合现有环境与开发目标，确定所需技术、开发范围与验证方法。
03 / THE TEAM
专业各有深度，
交付协同向前。
可稳定投入 20 人，根据项目规模与阶段，组合所需角色和投入人数。
团队成员具有阿里巴巴达摩院人工智能中心工作背景。
20人
ENGINEERS & QA
10人
全栈开发
Web · API · 系统集成
5人
算法开发
模型 · 检索 · 推理
2人
数据开发
数据处理 · 流水线
3人
测试与质量保障
功能验证 · 质量检查
04 / WORKING TOGETHER
按项目需要，选择合作方式。
围绕开发范围、专业方向和计划周期，共同确定合适的协作安排。
PROJECT DELIVERYA
项目制交付
围绕约定的需求和交付成果组织团队，完成开发、验证与移交。
- 明确开发范围与交付内容
- 按里程碑共享项目进展
- 按约定标准验收成果
FULL-TIME ENGAGEMENTB
全职投入
按所需角色、人数和周期加入现有开发协作，持续投入项目。
- 按角色需求配置成员
- 与现有团队协同开发
- 协商投入人数与周期
日语书面沟通，英语开展会议。
通过文档对齐需求与确认事项，在英语会议中展开技术讨论。
05 / FROM BRIEF TO DELIVERY
从需求讨论，到交付移交。
- 01
梳理需求
明确业务场景、问题、优先级和现有环境。
- 02
约定范围与团队
确认交付内容、角色分工、计划和验证方法。
- 03
开发与验证
共享进展，分阶段推进实现与测试。
- 04
交付与移交
按约定确认成果，移交运行所需的信息。
LET’S BUILD SOMETHING USEFUL
说说你正在
推进的项目。
项目需求、希望启动的时间、所需团队配置。从你已明确的信息开始，一起梳理。