曾维杰

客隆体AI

一站式社交媒体获客 SaaS，结合公域引流和私域智能转化，形成自动化营销闭环。

• AI 驱动复杂业务决策与可靠落地：将原本依赖开发人员逐项指导的复杂任务配置，升级为基于客户画像、企业背景及获客目标的 AI 决策能力，自动把模糊业务诉求转化为可执行的任务策略；通过结构化输出、多层业务校验和安全降级机制解决大模型结果不稳定、配置误覆盖等问题，将单次配置时间由约 20-30 分钟缩短至 5 分钟以内，减少约 70% 的重复咨询。
• 参与登录认证体系整体升级：协助统一账号登录、微信扫码登录及会话管理，完成新旧认证方式、历史入口和长连接场景的兼容，并支持登录模块独立发布与快速回滚，降低发版耦合，提升系统安全性和可维护性。
• AI 驱动的私域会话引擎：参与构建面向微信私域的实时会话基础设施，将客户多模态消息标准化为可编排事件，依托 Redis 聚合碎片化上下文并接入 MAS Agent，实现智能回复、候选话术生成及客户状态分析；通过 WebSocket 将 Agent 决策、客户消息与运营操作实时同步，形成 AI 托管、人工协同和异常接管闭环。

MAS 智能营销助手

• 三级记忆模块：在既有架构基础上完善三级记忆模块：Redis 60 条消息滑动窗口承载短期上下文，Elasticsearch 存储对话摘要、情景记忆、朋友圈互动与线下报告四类长期记忆，Milvus 向量层作为语义召回扩展点完成基础设施预留。
• 长对话上下文压缩：针对长对话上下文爆炸问题，实现窗口满时通过 Redis 分布式锁触发后台异步摘要，调用 Qwen 模型将历史对话压缩为 5-8 句结构化摘要，再将 Redis 压缩至 5 条，保证 LLM 上下文不溢出且不阻塞当前响应。
• 有温度的客户跟进：参与微信私域跟进能力建设：实现朋友圈点赞和评论行为由 MomentsService 自动沉淀为 MOMENTS_INTERACTION 记忆，并在 SentimentAgent 判断客户情绪积极时自动注入 SalesAgent Prompt，使话术能够自然关联客户近期动态。
• LLM 自主记忆工具链：负责 store_episodic_memory、long_term_memory_retrieve、create_reminder 的维护与调优，使模型可在工具调用循环中自主决定何时记录用户偏好、何时检索历史、何时创建提醒。
• 模型降级与防幻觉：参与 Claude Haiku 主模型与 Qwen Flash 备用模型的降级策略及三级错误分类重试机制落地，缓解单一供应商限流或异常导致的响应不可用；配合素材 ask、send、hold 三态决策与 CRITICAL 防幻觉约束，降低 AI 编造未提供素材的风险。

内部人员管理系统

• Schema 动态表单：基于 Schema 驱动实现动态表单引擎，统一管理字段配置、权限控制、校验规则及联动逻辑，通过组件映射动态渲染表单，实现表单配置化开发，降低维护成本并提升业务扩展能力。
• ECharts 性能优化：针对数据看板大数据量渲染场景，通过数据采样、按需加载、图表实例复用及懒加载、防抖重绘等策略优化 ECharts 性能，降低渲染耗时并提升页面交互流畅度。
• 大文件上传：采用分片上传与并发控制，将文件切割为 chunk 分批上传，使用 Web Worker 进行文件切片和 MD5 计算，避免阻塞主线程，并基于文件 hash 实现秒传与断点续传。

稚趣成长

• 小程序性能治理：针对小程序 2MB 主包限制及长列表渲染瓶颈，采用分包加载将 30+ 业务页面拆入子包按需拉取，配合虚拟列表和图片懒加载，降低首屏白屏时间与滚动卡顿率。
• 多端网络层：通过条件编译屏蔽各端平台差异，维护多端代码并完善功能迭代；封装通用 HttpRequest 网络层，实现自动 token 注入、401 节流登录拦截、统一异常处理及工厂模式响应解构。