陈志强 - AI Agent 开发工程师¶

联系方式¶

邮箱：chenzhiqiang.ai@example.com
GitHub：github.com/chenzhiqiang-agent
电话：136-3456-7890

个人简介¶

5 年分布式系统开发经验、3 年 AI 应用经验的 AI Agent 工程师，专注于多 Agent 协同系统与任务编排方向。精通 CrewAI 框架，主导过某内容公司的多 Agent 内容生产系统建设，构建「经理 Agent + 编辑 Agent + 撰稿 Agent + 审校 Agent」协同工作流，单日内容产出提升 6 倍，人工成本降低 70%。

具备多 Agent 系统架构设计、任务委派、通信协议、监控治理的完整工程能力。深入理解 Agent 间协作模式（层级 / 顺序 / 并行 / 投票）、任务分解策略与冲突处理机制，并在生产环境中落地可观测的多智能体编排平台。

重视系统稳定性与成本可控，习惯为多 Agent 流程设计熔断、重试、预算控制与审计日志，确保大规模并发下的可靠运行。

技术栈¶

编程语言¶

Python（熟练，8 年生产经验）、Go（了解，曾开发网关服务）、SQL（熟练）

AI/ML 技术¶

CrewAI（多 Agent 编排、角色定义、任务委派、流程编排、记忆共享）
OpenAI API（Chat / Function Calling / Embedding / Structured Output）
LangGraph（复杂状态图工作流，部分场景补充使用）
多 Agent 协作模式：层级、顺序、并行、辩论、投票
Prompt 工程：角色 Prompt 设计、输出契约、防越权指令

后端开发¶

FastAPI（任务调度 API、Webhook 回调、SSE 推送）
Python 异步编程（asyncio、并发任务编排）
Celery（异步任务队列、定时调度、任务依赖编排）
RESTful API 设计、Webhook 机制

数据库与中间件¶

PostgreSQL（任务状态、Agent 配置、审计日志、JSONB 存储 Agent 输出）
Redis（任务队列后端、Agent 短期记忆、分布式锁、限流）
RabbitMQ（Agent 间消息通信）
MinIO（产物存储）

DevOps 与工具¶

Docker、Docker Compose、Kubernetes（生产部署）
Git、GitLab CI/CD
Prometheus + Grafana（任务监控、Agent 性能看板）
OpenTelemetry（分布式链路追踪，跨 Agent 调用链可视化）
Pytest（单元测试，覆盖率 78%）

项目经验¶

多 Agent 团队任务分配系统 | 2024.04 - 2024.12 | 架构师¶

技术栈： CrewAI + Python + Celery + PostgreSQL + Redis + FastAPI

项目背景： 为某内容公司构建多 Agent 内容生产平台，模拟「内容总监 → 选题编辑 → 撰稿人 → 审校编辑」的团队协作流程，自动完成从选题到发布的全链路内容生产，替代原有人工 + 单 Agent 方案，提升产出规模与质量一致性。

核心职责与贡献：

设计基于 CrewAI 的层级多 Agent 编排架构，定义「经理 Agent（任务分配与质量把控）+ 编辑 Agent（选题与大纲）+ 撰稿 Agent（内容生成）+ 审校 Agent（事实核查与润色）」4 个角色，通过 Crew.process = "hierarchical" 实现经理 Agent 统一调度，相较单 Agent 方案内容质量评分（人工 5 分制）从 3.4 提升至 4.3。
实现任务委派机制：经理 Agent 根据任务类型与负载将子任务分配给对应 Agent，支持动态扩缩容（同角色并行多实例），单日内容产出从 80 篇提升至 520 篇，并发处理能力提升 6 倍。
设计 Agent 间通信协议，基于 PostgreSQL 持久化任务上下文与中间产物，结合 Redis 维护短期共享记忆，确保 Agent 切换或重启后可恢复；定义标准化消息格式（任务 ID / 角色 / 输入 / 输出 / 状态），降低耦合，新增 Agent 角色无需改动既有逻辑。
构建多 Agent 监控体系，使用 OpenTelemetry 记录每次 Agent 调用的耗时、Token 消耗、工具调用、成功 / 失败状态，Grafana 看板展示「任务吞吐 / 角色负载 / 成本分布 / 失败率」四类指标，定位并优化了撰稿 Agent 的 2 处 Prompt 冗余，单任务平均成本降低 38%。

关键实现：

使用 CrewAI 的 Agent + Task + Crew 三层抽象定义角色、任务与编排；为每个 Agent 配置独立 tools（如撰稿 Agent 配备「搜索资料」「查关键词热度」工具，审校 Agent 配备「事实核查」工具），通过 goal 与 backstory 约束行为边界。
采用 Celery + Redis 作为任务执行后端，长耗时 Crew 运行异步化，前端通过 FastAPI SSE 推送任务进度；设计任务依赖图，支持「选题 → 大纲 → 撰稿 → 审校」串行与「多撰稿 Agent 并行」混合编排。
实现预算控制：每个任务设定 Token 预算上限，Agent 调用前预检剩余预算，超限时触发降级（切换低成本模型或裁剪上下文），避免单任务成本失控，月度 API 成本标准差从 1.8 万元降至 0.4 万元。
设计冲突处理：当审校 Agent 与撰稿 Agent 反复修改同一内容超过 3 轮未收敛时，上报经理 Agent 仲裁，避免无限循环，循环超时率从 5.2% 降至 0.4%。

项目成果：

单日内容产出从 80 篇提升至 520 篇（6 倍），人工编辑工作量减少 70%。
内容质量评分（人工 5 分制）从 3.4 提升至 4.3，退稿率从 18% 降至 5%。
单篇内容平均生产成本降低 52%，月度 API 成本可控且可预测。
系统可用性 99.5%，任务失败自动重试成功率 96%。

多 Agent 代码审查系统 | 2023.06 - 2024.03 | 后端开发¶

技术栈： CrewAI + Python + PostgreSQL + GitLab API

项目背景： 为研发团队构建自动化代码审查系统，多个专业 Agent 分别从「安全 / 性能 / 规范 / 可维护性」维度审查 Merge Request，汇总产出审查报告，提升代码审查覆盖度与效率。

核心职责与贡献：

设计 4 个并行审查 Agent（安全 Agent、性能 Agent、规范 Agent、可维护性 Agent）+ 1 个汇总 Agent 的架构，并行审查较串行耗时降低 60%。
实现审查结果投票机制：当多 Agent 对同一问题判定冲突时，由汇总 Agent 依据规则仲裁，误报率较单 Agent 降低 34%。
接入 GitLab Webhook，MR 创建后自动触发审查，结果以评论形式回写，开发者采纳率 68%。

关键实现：

使用 CrewAI 的 process = "sequential" 编排并行审查 + 汇总流程，每个 Agent 通过 GitLab API 工具获取 MR diff。
将审查规则结构化为 JSON 配置，支持按语言 / 项目差异化配置，新增规则无需改代码。

项目成果：

覆盖团队 12 个项目，月均审查 MR 380 个。
代码审查平均耗时从 25 分钟降至 3 分钟（Agent 部分）。
线上 Bug 数环比下降 22%。

教育背景¶

某某大学 - 计算机科学与技术 - 硕士 - 2016.09 - 2019.06

技能证书¶

CKAD（Certified Kubernetes Application Developer）
OpenAI API 进阶开发者认证（虚构示例）

开源贡献¶

crewai-patterns - CrewAI 多 Agent 协作模式集合，GitHub 210 Star，收录层级 / 顺序 / 并行 / 辩论 / 投票 5 种模式示例。
multi-agent-observability - 多 Agent 系统可观测性工具包，集成 OpenTelemetry 与 Grafana 看板模板，GitHub 85 Star。