关于
你好，我是 Vic
AI Agent 工程师 · AI 全栈工程师 · 独立开发者
专注于 AI Agent、Context Engineering、分布式系统与云原生基础设施。
探索智能体架构、Agent Runtime、多智能体协作及 AI-native 软件的工程实践。
热衷于从底层技术到产品构建，将有趣的想法变成真实可用的系统。我的技术兴趣不仅限于模型本身，更关注模型背后的 Runtime、Context Engineering、Agent Harness、Tool Ecosystem 以及 Infrastructure。
喜欢研究复杂系统的设计原理，也享受将想法从概念验证逐步构建为真实产品的过程。
Think deeply. Build simply. Ship continuously.
🧠 AI & Agent Engineering
这是我目前最主要的技术探索方向。
- Agent Architecture：多 Agent 协作、任务规划与执行、Subagent 编排、Agent Workflow。
- Context Engineering：上下文管理、分层记忆、RAG、语义检索、Token Budget 优化。
- Agent Runtime & Harness：Agent 执行环境、沙箱隔离、工具调用、能力注册与生命周期管理。
- Tool Ecosystem：MCP、Skills、Plugin Architecture、A2A 通信协议。
- LLM Infrastructure：模型 API 集成、本地模型部署、推理服务与向量化系统。
我尤其关注如何构建可扩展、可组合、可观测的 Agent 系统，以及如何让多个智能体像真实的软件开发团队一样协同工作。
⚙️ Backend & System Engineering
后端开发是我的核心工程基础。
- Languages：Python、Go、Node.js / TypeScript，持续学习 Rust。
- Frameworks：FastAPI 及相关后端技术生态。
- Databases：PostgreSQL、TiDB、ClickHouse、Milvus、pgvector。
- System Design：分布式系统、异步任务、流式通信、API 设计、服务解耦。
- Infrastructure：Docker、Kubernetes、Helm、GitLab CI/CD、Nginx、Kong。
我比较关注系统的可维护性、扩展能力与运行效率，喜欢从架构设计、数据流转和执行机制等角度理解一个系统。
☁️ Cloud Native & AI Infrastructure
除了应用层开发，我也持续探索支撑 AI 应用运行的基础设施。
包括容器化部署、Kubernetes 服务编排、CI/CD 自动化、模型推理服务、隔离执行环境，以及数据库与存储系统的工程实践。
我认为，一个真正可靠的 AI 产品，不仅需要聪明的模型，也需要稳定、高效且可控的工程系统。
🚀 Product Building & Indie Hacking
我不只关注技术如何实现，也对产品如何从 0 到 1 产生价值充满兴趣。
我正在探索 AI 驱动的开发者工具、多智能体协作平台，以及 Agent-native 软件的产品形态。
在技术之外，我也参与消费品牌的创业实践，涉及品牌定位、产品设计、包装视觉、内容营销及电商业务。
这些经历让我能够从技术实现、用户需求、产品体验和商业价值等多个维度思考问题。
🔬 What I'm Exploring
目前，我主要关注以下几个方向：
- Agent Harness 与下一代智能体执行架构
- Context Engineering 与长期记忆系统
- Multi-Agent Collaboration 与自主软件工程
- Plugin-based Architecture 与动态能力组合
- AI-native Developer Tools
- Agent Evaluation 与智能体系统可靠性
✨ Beyond Code
代码之外，我喜欢研究新技术、探索产品创意，也对设计、摄影、音乐和商业世界保持好奇。
我相信，技术的价值不仅在于解决复杂问题，更在于创造新的可能性。
Build systems. Explore intelligence. Ship ideas.
持续构建，持续探索，持续创造。
💼 Curriculum vitae
- 商汤 Sensetime AI 全栈工程师
- 阿里巴巴 Alibaba AI 后端开发
- Teambition
- 华中科技大学 计算机硕士
- 华中师范大学 本科
- 安徽省太湖中学 2014级