高宇辰
AI 应用研发 · 全栈 · 智能体与 RAG
Education
西交利物浦大学
2024-09 — 2026-04硕士, 人机交互
聊城大学
2018-09 — 2022-06学士（季羡林学院荣誉学士）, 软件工程
Experience
上海叠纸互娱网络科技有限公司AI 应用研发实习生
2025-05 — 至今- 负责公司内部 ComfyUI 的定制化开发与维护、AIGC Web 中台的前后端开发和维护，通过 Docker、Kubernetes (k8s) 部署和管理 ComfyUI 工具实例及相关服务；
- 负责公司内部 AIGC Web 中台的前后端开发和维护，实现权限控制、自定义工作流调用及相关服务；
- 参与内部大语言模型项目的调研、前后端系统开发和 RAG 服务集成，支持模型管理与调度；
- PaperHub（11月 -- 至今）：负责模型 API 中转计费系统的开发（FastAPI、Python、SQLAlchemy、Redis、Docker、Milvus、React、TypeScript），实现上游提供商渠道管理配置和分配、模型计费和用量审计，采用 TDD 驱动开发；
- AI 招聘 Agent Demo（11月 -- 至今）：封装 DeepSeek、豆包、通义千问等多家大模型 API，实现统一的 LLMService 抽象层，支持 SSE 流式输出，实现 Function Calling 工具调用，采用 Vercel AI SDK Streaming Protocol 协议；
- AI 招聘 Agent Demo：基于 Milvus 向量数据库构建完整 RAG pipeline，对比评估阿里云 text-embedding-v4 与本地 MiniLM 模型性能，集成 Rerank 重排序算法提升检索准确率，实现语义搜索 Top-K 召回与相似度阈值过滤；
- AI 招聘 Agent Demo：开发 Function Calling 工具注册机制，将 RAG 检索能力封装为 LLM 可调用工具，实现主动知识库查询、文档添加等 Agent 功能，通过 JSON Schema 约束工具参数和返回格式；
- 叠纸 AI 小助手（5月 -- 至今）：负责聊天界面、侧边栏、历史会话、收藏、知识库等核心模块开发，构建 30+ 可复用组件库，实现完整的暗黑/明亮主题系统；
- 叠纸 AI 小助手：基于 markdown-it 开发深度思考过程可视化插件、公式转换插件、参考来源上下文渲染插件；
- 叠纸 AI 小助手：参与知识库模块重构，开发用户/部门权限管理界面，支持白名单、管理员批量操作功能；
- 叠纸 AI 小助手：实现对话分享图片生成、收藏管理等功能；
- PaperArt（7-10月）：开发模型管理和案例管理完整功能模块，设计并实现 ManagerPage、ManagerDetailForm 等通用组件体系，代码复用率提升 40%；
- PaperArt：实现分页+查询状态保留机制，开发默认排序系统；
- PaperArt：开发 ModelUploader 和 CoverUploader 组件，统一图片上传格式限制；
飞利浦健康科技（中国）有限公司R&D Intern, 软件研究与开发实习生
2025-01 — 2025-05- 开发实验室管理系统 SmartLab，实现苏州、班加罗尔、阿姆斯特丹三地实验室资源的统一管理与自动化调度；
- 采用 Python + FastAPI 构建后端服务，使用 Docker 实现容器化部署；
- 基于 Vite + React + Valtio + Tailwind 技术栈开发前端，实现高效组件化开发；
- 实现多语言、多时区支持，集成 SAML SSO2 企业级单点登录，提升系统安全性；
- 整合 Power BI 数据可视化和 Power Automate 工作流自动化，优化资源管理效率；
- 系统成功上线后显著提升实验室资源利用率，减少人工审批时间，实现管理流程数字化转型。
昆山中创软件工程股份有限公司软件开发工程师、技术经理助理
2022-07 — 2024-04- 工程工具包：开发了各种开发环境和工具的 CLI 模板及插件，如 eslint、stylelint、prettier、husky、lint-staged、commitlint 等；构建了 B 端应用的公共 UI 组件和工具库，包括表单编辑器、签名组件、报表生成器等；
- 低代码编辑和渲染器：开发了基于 Web 的 B 端低代码编辑渲染器，使用 Vue.js 和 JSON Schema 设计动态表单生成系统，集成 ECharts 进行数据可视化，并支持模板导入/导出功能以便复用；
- DevOps 流水线：使用 Docker、Jenkins 和 GitLab 构建了容器化的 DevOps 流水线，优化了部门的构建、部署和测试流程；集成 Nexus 用于私有包分发，提升了 CI/CD 流程的效率；
- 数据大屏编辑渲染器：参与开发了数据可视化编辑渲染器，支持拖拽、动态缩放等交互功能，并与外部数据源进行了集成，优化了大规模数据展示的体验；
- 框架与工具优化：主导从 Vue 2 到 Vue 3 的迁移，优化了内部组件库，管理 Monorepo 项目，简化了依赖关系和版本控制。
Projects
AI 招聘 Agent Demo (叠纸互娱)work
2025-11 — 至今- 多模型 LLM 集成：封装 DeepSeek、豆包、通义千问等多家大模型 API，实现统一的 LLMService 抽象层，支持 SSE 流式输出，实现 Function Calling 工具调用，采用 Vercel AI SDK Streaming Protocol 协议，设计灵活的系统提示词工程和模块化工具框架；
- RAG 检索增强生成：基于 Milvus 向量数据库构建完整 RAG pipeline，对比评估阿里云 text-embedding-v4 与本地 MiniLM 模型性能，集成 Rerank 重排序算法提升检索准确率，实现语义搜索 Top-K 召回与相似度阈值过滤；
- AI 工具链与 Agent：开发 Function Calling 工具注册机制，将 RAG 检索能力封装为 LLM 可调用工具，实现主动知识库查询、文档添加等 Agent 功能，通过 JSON Schema 约束工具参数和返回格式；
- 全栈工程化：前端采用 TypeScript、React 18+ Hooks & Context 现代架构，Vite 构建优化，后端使用 uv 包管理器，Docker Compose 编排 Milvus/MinIO/etcd 服务栈，建立完整的 AI 应用开发工程体系；
- 后端架构设计：设计模块化 Service 服务层架构，使用 FastAPI 构建 12+ 路由模块，SQLAlchemy ORM 设计多表关联模型；实现高并发异步带进度回调的批量数据处理，实现飞书招聘数据同步。
PaperHub — 模型 API 中转计费系统 (叠纸互娱)work
2025-11 — 至今- 上游提供商渠道管理配置和分配；
- 模型计费和用量审计；
- TDD 驱动开发。
叠纸 AI 小助手 (通用 LLM 对话平台)work
2025-05 — 至今- UI/UX 架构设计：负责聊天界面、侧边栏、历史会话、收藏、知识库等核心模块开发，构建 30+ 可复用组件库，实现完整的暗黑/明亮主题系统；
- Markdown 渲染引擎：基于 markdown-it 开发深度思考过程可视化插件、公式转换插件、参考来源上下文渲染插件，提升内容展示的专业性和交互体验；
- 知识库权限管理：参与知识库模块重构，开发用户/部门权限管理界面，支持白名单、管理员批量操作功能；
- 分享与收藏系统：实现对话分享图片生成、收藏管理等功能，通过组件化设计提升代码复用率和维护效率。
PaperArt — ComfyUI Web 工作流管理出图平台work
2025-07 — 2025-10- 管理后台重构：开发模型管理和案例管理完整功能模块，设计并实现 ManagerPage、ManagerDetailForm 等通用组件体系，代码复用率提升 40%；
- 分页与状态管理：实现分页+查询状态保留机制，开发默认排序系统，通过前端状态持久化提升用户体验；
- 文件上传系统：开发 ModelUploader 和 CoverUploader 组件，统一图片上传格式限制，增强系统安全性。
2024-09 — 2025-01
- 浏览器 AI：为验证 WebGPU 能力，开发基于 Web Worker 实现的完全离线 AI 对话和语音转录功能，在浏览器端直接运行大语言模型（Llama 3.2）、Whisper 实时转录模型；
- 语音处理：集成 OpenAI Whisper 模型进行实时语音识别，支持多语言转录，通过 WebAssembly 和 Web Audio API 优化性能；
- 性能优化：模块化架构设计，通过 React.lazy 实现按需加载，优化首屏性能，通过 WebGPU 加速实现 15-30 tokens/秒的推理速度；
- 用户体验：支持 Service Worker 实现的 PWA 安装，提供原生应用的 headless 体验。
2025-08 — 2025-09
- 全栈开发：开发完整的 Quote/0 墨水屏设备 API 演示平台，实现设备管理和图像 API 功能的完整展示；
- 图像处理：实现多种抖动算法（Floyd-Steinberg、有序抖动等），支持实时图像发送到墨水屏设备；
- 系统架构：采用现代化全栈架构，前端使用 React 组件化开发，后端集成 Cloudflare KV 数据存储，实现完整的 RESTful API 设计；
- 功能特性：包含设备注册、配置管理、错误处理机制、用户权限验证和响应式设计，为开发者提供完整的 Quote/0 设备 API 集成参考。
tRPC + Prisma 全栈应用脚手架personal
2024-11 — 2025-09- 类型安全：构建现代化全栈 TypeScript 应用脚手架，采用 tRPC 提供端到端类型安全的数据通信，结合 Prisma ORM 进行数据库操作；
- 核心功能：支持用户管理、LLM 多轮对话、点数充值系统等核心功能模块，通过 context-hook、use-hook、component 三层封装简化逻辑；
- 开发工具链：包含完善的开发工具链，支持 E2E 测试（Playwright）、单元测试（Vitest）、代码规范检查等；
- 生产级别：支持 CI/CD 流程，为快速构建生产级应用提供可靠的技术基础架构。
SmartLab (飞利浦 R&D 实习)work
2025-01 — 2025-05- 开发实验室管理系统 SmartLab，实现苏州、班加罗尔、阿姆斯特丹三地实验室资源的统一管理与自动化调度；
- 采用 Python + FastAPI 构建后端服务，使用 Docker 实现容器化部署；
- 基于 Vite + React + Valtio + Tailwind 技术栈开发前端，实现高效组件化开发；
- 实现多语言、多时区支持，集成 SAML SSO2 企业级单点登录，提升系统安全性；
- 整合 Power BI 数据可视化和 Power Automate 工作流自动化，优化资源管理效率；
- 系统成功上线后显著提升实验室资源利用率，减少人工审批时间，实现管理流程数字化转型。
ai-paper (AI 写作帮) — AI 文章大纲内容生成助理freelance
2024-04 — 2024-08- 全栈开发：负责开发前端样式与用户界面，设计用户交互流程，包括步骤导航与大纲编辑、改写、上下文续写、扩充等模块化功能；后端实现任务排队处理与数据管理；
- 流式输出：实现 OpenAI 兼容接口的流式 / 非流式输出 API 解析，JSON 格式化输出；
- 大纲编辑器：扩展基于 BlockNote / ProseMirror 的 Markdown 在线大纲和文本内容 WYSIWYG 编辑器，允许用户轻松创建、修改和管理文章大纲，支持层级拖拽。
2024-10 — 2025-01
- 西交利物浦大学 Heritage, Entertaiment, and Reality (HER) Lab 项目；
- 通过增强现实 (AR) 技术展示文化遗产，使用 Unity 和 Three.js 开发 3D 场景；
- 负责将大语言模型 (LLM) 对话体验整合到 AR 场景中，实现对话互动；
- 研究并优化 AR 环境中的多模态交互，确保信息传达和交互的合理性和直观性；
- 成果：基于 AR 技术的双塔罗汉塔遗址虚拟场景，用户可通过智能对话了解历史背景和文化细节。
ARDE — 增强现实对话体验中显示位置对用户交互频率的影响 (XJTLU HER Lab)academic
2024-10 — 2024-12- 西交利物浦大学 Heritage, Entertaiment, and Reality (HER) Lab 课程项目；
- 项目目标：针对苏州双塔正殿遗址开展用户研究，研究在文化遗产环境中，增强现实对话体验 (ARDE) 的显示位置对用户交互频率的影响，假设将对话集成到 AR 场景中会比全屏显示更能提高用户参与度；
- 设计与实现：设计并采用 React Three Fiber 开发了一个 ARDE 系统，该系统包括 AR 实现部分、对话式 AI 调参组件和一个 RAG 知识库；
- 系统评估：进行用户研究 (N=8)，比较了两种显示位置（对话全屏和集成到 AR 场景中）下的用户交互频率；结果表明，与全屏显示相比，将对话集成到 AR 场景中会显著增加交互频率和主观体验；
- 在沉浸式环境中进行情境化交互可以增强用户参与度和任务绩效。
SafeStride — 增强现实健身数据显示系统 (XJTLU VIS Lab)academic
2024-09 — 2025-01- 西交利物浦大学 VIS Lab 课程项目；
- 项目目标：为户外健身爱好者设计一个增强现实 (AR) 交互系统，将健身和导航数据整合，通过 AR 界面呈现给用户，提供更安全、更高效的体验，避免因查看传统健身设备而分心；
- 设计与实现：遵循尼尔森的可用性启发式原则，采用 React Three Fiber 实现系统；AR 场景作为主要数据显示区域，智能手机作为主控制终端；通过物理原型设计和用户定量数据测试以及定性反馈，不断迭代优化系统布局、视觉层次结构和交互流程；
- 系统评估：可用性研究 (N=10) 表明，AR 系统在可用性和用户满意度方面与传统智能手表相当，并提供了更新颖的体验；但 NASA-TLX 评分显示用户在某些任务中付出了更多努力，未来需进一步优化以减少认知负荷。
hht-web — 宿舍门禁动态码 PWApersonal
2024-09 — 2024-09- 原生 JS 开发的 PWA 动态码展示，service-worker 本地缓存，快速通关；
- 强制触发 HDR 实现 iOS 局部亮度调整，使二维码更清晰。
哒哒截屏日历 — 快速创建日程快捷指令personal
2021-12 — 2021-12- 调用 gpt-4o-vision，定义返回 JSON Schema，实现截屏后自动识别关键信息后添加到日历。
xjtlu-link-converter — 链接跳转插件personal
2024-12 — 2024-12- 通过 Chrome Extension API 开发，正则表达式替换链接为校园图书馆代理。
AI 招聘 Agent (叠纸互娱)
多模型 LLM 集成（DeepSeek / 豆包 / 通义千问）、Milvus RAG pipeline、Function Calling、飞书招聘数据同步。FastAPI + React + TypeScript。
叠纸 AI 小助手 (通用 LLM 对话平台)
30+ 可复用组件、Markdown 渲染引擎、知识库权限管理、分享与收藏。Next.js 14 + Zustand + Ant Design。
PaperArt — ComfyUI Web 工作流管理出图平台
模型/案例管理、分页+状态保留、ModelUploader/CoverUploader、代码复用率提升 40%。React + Redux + Node.js。
WebGPU + WebLLM 在浏览器端离线运行 Llama 3.2，Whisper 实时转录，15-30 tokens/秒，PWA via Service Worker。
Skills
智能体 / AI / LLM:
智能体 (Agent) 开发：擅长设计与优化提示词 (Prompt Engineering)，有 RAG 知识库构建流程与优化，Function Calling 调优，Dify、Coze 等平台实践经验，了解智能体工作流设计与开发，ComfyUI 等 AI 内容生成工作流工具的开发与定制；, LLM 应用开发：熟悉 LangChain、LlamaIndex 等框架，有 ChatGLM、Llama2 等开源模型部署、训练、调优及应用经验；, RAG 与知识库：熟练掌握 RAG (Retrieval Augmented Generation) 知识库构建流程与优化；, 多模型集成：DeepSeek、豆包、通义千问、ChatGLM、Llama 3.2；, RAG 工具链：Milvus、text-embedding-v4、MiniLM、Rerank 重排序；, 模型部署与管理：了解 Kubernetes (k8s) 进行服务部署与管理；熟悉 Ollama、LM Studio 本地部署，有 MCP (Model Control Program/Platform) 开发经验。
前端开发:
熟悉 React、Vue.js，探索过 Svelte、Astro 等框架；熟悉 TypeScript 开发，了解微前端 qiankun、Umi.js 等；有跨端开发经验，如 React Native、Taro 和 Electron；, 状态管理：Zustand、Redux、Valtio、Pinia、React Hooks/Context；, UI 库：Ant Design、Tailwind CSS 4、Shadcn/ui、Radix UI、Element Plus；, CSS 技能：熟悉 Flexbox、Grid 布局；擅长使用 GSAP 和 framer-motion 设计和实现动态效果与动画；具备丰富的响应式设计经验；, 3D / AR：Three.js、React Three Fiber (R3F)、A-Frame、Unity；, 跨端：React Native、Electron、Taro。
后端开发:
Python：FastAPI、Flask、SQLAlchemy、Pydantic；, Node.js：tRPC、Express、MongoDB、PostgreSQL；, RESTful API 设计、OpenAI 兼容流式输出。
数据处理与可视化:
熟悉使用 Pandas、NumPy 进行数据处理；, 熟悉数据可视化库 Matplotlib、Seaborn；, 熟悉 Streamlit、Gradio 等大模型可视化调参工具；, ECharts、DataV 数据大屏集成。
DevOps 与基础设施:
Docker、Docker Compose、Kubernetes (k8s)；, Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions；, Nexus 私有仓库搭建；Cloudflare KV；, Monorepo：Lerna + pnpm workspace。
构建与测试:
熟练使用 Vite、Rollup、Webpack，有插件定制开发经验；, 熟练使用 Jest、Vitest 进行单元测试；, 熟悉 eslint、stylelint、prettier 等工具进行代码规范约束；, npm、Maven 私有仓库搭建。
UI/UX 与 HCI 研究:
擅长将产品理念转化为直观的用户界面；, 熟悉 Figma、Sketch 和 Adobe Illustrator；, 掌握 UX 研究方法、可用性测试和用户访谈技巧；, 定量用户研究：拉丁方实验设计、NASA-TLX、Cohen's d 效果量分析。
文档、语言与其他:
熟悉 Markdown、Office（计算机二级 - 良好）、LaTeX；, 中文/普通话 - 母语；英语 - 可作为交流语言，IELTS 6.5。