AI / Agent 应用开发 · Monash 人工智能硕士 · 2026 届应届
黄一航
把大模型，变成真正会做事的 Agent。
从 Multi-Agent 协同验证，到桌面级自主执行——记忆架构、安全沙箱、工具调用，直到真实上线。
AI 分身 · 点击直达对话
先刷重点。
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无事 NoWorries
一句话说完，剩下交给它。
Electron + TypeScript + Python，一个人，从零拼起。
一句话，自主规划、调用工具、多步执行。
文件不上传云端，每一步可回滚。
记忆系统
三层记忆，越用越懂你。
本地 SQLite · 向量嵌入 + 语义搜索 · 增量总结 · 情感标记
最坏的情况，也就是浪费几分钟。
工作区隔离、修改前自动备份、危险命令拦截、敏感路径保护、全程操作日志、一键撤销。误删了？有备份。改错了？改的是副本。新手也能放心交给它。
学会新技能，像装 App 一样。
技能即插即用、社区共享、可自定义开发、支持版本管理——从 Excel / Word / PPT 专业处理，到公司内部流程自动化，运行时自动发现并注册。
用你自己的密钥，没有订阅费 — 智谱 GLM · 通义千问 · 豆包 · Kimi · DeepSeek · Ollama（本地离线）
「技术的意义，不是让人更忙， 是让人有资格『无事』。」
开源贡献 · OpenClaw
读懂 OpenClaw 的记忆系统，把它整个重写了。
官方是单层向量检索，embedding 一挂就全崩；我重构成三层认知记忆 + 四级降级，让它会遗忘、能兜底。
逐级降级，永远有答案。
三层认知记忆
把官方单层向量检索重构为检索引擎 / 认知记忆 / 调度三层——让记忆会遗忘、能主动提取。
四层上下文管理
入口截断、三级递进裁剪、持久化会话清理，外加 CJK 感知 Token 预算——修正中文场景约 40% 的 token 低估。
开源框架 · 独立设计
Sprout，会自己生长的任务树。
每个 Agent 自主决定分裂——树形拓扑，深度不限，真正递归。
每个 Agent，自己决定要不要分裂。
卡住了？检测、取消、重新拆分。
做完就死，结果向上汇聚。
同一任务（写 4 个独立 Python 模块）、受限单次调用预算下：单 Agent 只拿 25 分，Sprout 拿满 100 分。
程序化 rubric 自动评分、满分 100、可复现。单 Agent 写不完就被 token 截断；Sprout 分裂后每个子节点独享预算，4 个模块全做完——核心价值不是并行加速，而是绕开单次调用的 token / 注意力瓶颈。
两阶段 Worker
analyze() 用轻量调用先判断「要不要拆」，execute() 再做实际工作。分析与执行分离，分裂决策更准。
Approach 注入
父节点分裂时为每个子任务生成方法论与关注点，注入子 Agent 的 system prompt——角色从任务中涌现，而非预设。
安全边界
max_depth · max_children · max_total_nodes · max_total_tokens 四重上限防止树爆炸；24 个单元测试覆盖核心模块。
ContractLens · 与执业律师合作
把 348 页合同，读成一页明白。
澳洲 VIC 房产合同 AI 审查——10 阶段 pipeline，7 位 AI 分析师并行。
上传合同 PDF，规则引擎自动切分。
7 位 AI 分析师，并行开工。
一页报告，每条结论都有原文引用。
每条结论，都经得起查证。
强制原文引用 + rapidfuzz 模糊匹配校验 + 仅针对失败引用的定向重试；输出再过两道合规闸门（正则 + AI 语义审查），杜绝「AI 律师」式越界表述。
用真实律师报告做基准测试。
4 份真实合同（104–348 页，含扫描件 OCR 与 5 地址混合产权）全链路跑通；与执业律师审查逐条对照——约 30 条与律师报告重合命中，另有 2 处 ACN 不一致经与律师逐条核对确认、其报告未单列。
实战验证。
两段实习，把 Agent 做进真实业务。
中科曙光 · Agent 开发实习生
2025.12 – 2026.02Agent 应用开发 — 基于 Dify 开发智能 HR Agent 与企业 RAG 知识问答，向量库接入与分片策略调优，问答准确率 85%+。
Multi-Agent 交叉验证 — 三个专项审查 Agent 对 SFT 训练题目独立评估，结构化评分 + 冲突仲裁协同决策，显著降低人工审查成本。
SFT 数据工程与质控 — 飞书自动化质检工作流，日均 500+ 条数据校验，人工耗时 3 小时 → 10 分钟；逐条审查 Tool Calling 与 CoT 正确性。
饭团外卖 · AI 应用产品实习生
2024.11 – 2025.02产品迭代与效果验证 — AceEssay 降 AI 率工具 4 次版本迭代，Turnitin / GPTZero 双平台评估体系，AI 检测率 100% → 10–20%。
内容增长与 SEO — 60+ 篇内容带来 7.5 万站点访问，粉丝 0 → 近 3 万；核心词排名 48 → 9，自然流量月环比约 3 倍。
更多作品。
辰曦花卉进销存系统
出入库、下单、定价到报损的全链路经营系统；飞书多维表格零运维存储，H5 移动端现场录入。累计成交额 20 万+。
Flask · 飞书 OAuth · RailwayKaggle 竞赛 · Top 10%ViT 图像分类
ViT / DeiT 微调，分层学习率 + Label Smoothing + RandAug / Mixup / CutMix，验证集 Acc ≈ 98%。
PyTorch · Transformers强化学习实战DQN 多智能体运输
4 个 Agent 共享网络 DQN + 避让优先级机制，往返运输成功率 95%，平均步数降低 20%。
DQN · Multi-Agent彩蛋作品 · 这个网站本身
这场发布会本身，也是展品。
看全部构建日志 ›与 Claude Code 协作，从一句模糊需求到上线全程留痕——真实 prompt、每个阶段的耗时，还有 AI 每一次翻车和我怎么纠正它，全部公开在构建日志里。
技术规格。
还有一件事。
这一个，是活的。
前面每个产品的演示窗口都是动画。这一扇是真的——我的 AI 分身在线：基于真实简历回答，资料之外的事直说不知道。 它如何工作 ›
你好，我是这个网站主人的 AI 分身，基于 TA 的真实简历和项目经历回答问题——资料里没有的我会直说不知道。可以从下面的问题开始：
介绍一下你自己
我是黄一航的 AI 分身。本人是莫纳什大学 AI 硕士（2026.07 毕业），目标岗位是大模型 / Agent 应用开发，base 成都、可远程。在中科曙光做过 Agent 开发实习，独立开发了开源桌面 AI 助手 NoWorries，还给开源项目 OpenClaw 提过已合并的 PR、自研了 Multi-Agent 框架 Sprout。想深入了解可以看「项目」和「关于我」页面。
你什么时候能到岗？
现在就能开始远程实习；2026 年 7 月硕士毕业后可全职到岗。base 成都、接受远程协作，海外学历认证不影响远程上手。简单说：实习随时、全职毕业即来。
你接受远程协作吗？
接受远程协作，也能配合必要的现场或出差。base 成都，目标岗位实习与全职都看。远程协作的工具链（飞书、Git、异步沟通）我在中科曙光实习和做这个网站的协作里都实跑过。
你最大的差异化优势是什么？
一句话：独立从零造轮子、读懂并重构别人的系统、把 Agent 做进真实企业业务——这三种能力我都有可验证的产出。NoWorries 是独立造的开源桌面 Agent（三层记忆 + 安全沙箱）；OpenClaw 是读懂官方活跃项目再重构它的记忆系统、PR 已合并；中科曙光是把 Multi-Agent 交叉验证落进真实 SFT 质检流程。很多候选人只占其中一种，我三种都有真东西可看。
挑一个项目，讲讲你踩过的坑
随便挑一个真实的：OpenClaw 重构时发现官方对中文（CJK）token 估算偏低约 40%，导致所有上游上下文裁剪策略失准、中文场景频繁爆 token——我加了一层 CJK 感知的 token 预算修正才稳住。更多翻车与纠正（连 AI 自己踩的坑）都摊在「构建日志」里，欢迎追问任意一个细节，我尽量讲到机制层。
怎么联系你？
邮箱：1653120857@qq.com，GitHub：github.com/hlbbbbbbb。也可以在「关于我」页面找到全部联系方式，或直接下载简历 PDF / 保存我的电子名片。如果你是面试官——本人回复速度比我快得多 :)
AI 生成内容可能不准确，重要信息以简历与本人沟通为准；对话可能被记录用于改进。
降级链：真 AI → FAQ 演示 → 静态页 · 无 JS 也完整可读
一起做点 会思考的东西。
2026.07 硕士毕业，正在找大模型 / Agent 应用开发的全职机会（当前可实习）。一封邮件，我会很快回。
