杨海林

133800525153157002590@qq.commailto:3157002590@qq.comtel:13380052515

Education

佛山大学

Sep 2023 — Expected Jun 2027

本科, 工商管理（大数据与商业分析方向）

澳门科技大学

Jan 2024 — Jun 2024

交换生, 应用经济学

Experience

树根互联AI 产品实习生

Jan 2026 — Jun 2026

通过深入用户访谈（工人/学生/教师等多类用户），挖掘真实使用痛点与场景需求；基于用户测试数据，梳理5类核心产品能力缺口，输出可行的解决方案，支撑产品需求优先级定义
独立撰写 Agent 能力产品化 PRD，提出三层知识架构（RAG权威知识/Memory可进化经验/Skill可复用流程），确立产品主线，明确智能体给出方案需经人工确认后执行，体现人机协同设计理念
设计 Agent 效果的双层评估框架：基于线下用户故障案例和专家经验建立黄金集与回归测试场景；同步量化用户在搭建/调试/经验提炼过程中的学习收益，确保 Agent 产品化的可用性和学习价值
参与跨团队 Spec 评审，推动从现场经验向可复用流程的转化流程标准化——涉及知识生命周期治理、Skill 多重角色设计，要求人工审核把关，保证产品质量

十方融海AI 产品实习生

Jun 2025 — Oct 2025

基于真实对话数据，设计 7 节点 Agent 工作流，完整覆盖意图识别→字段提取→RAG检索→生成→情绪评分→转人工判断的全链路；横向对标豆包/GPT/通义千问等模型能力，选定最优模型
设计差异化 Agent 策略：政策类意图用关键词精确匹配、话术类用语义检索，生成侧采用三段式 Prompt Chain（框架→内容→风格）；情绪识别阈值设定≥6分触发转人工，覆盖真实场景的负情绪兜底
构建 35 条脱敏评测集，制定 MECE 四维评分标准（意图准确性/多意图完整性/字段准确性/置信度），使用 LLM-as-a-judge 批量打分，抽检 20% 校准后规模化执行——确保 Agent 评估的系统性和准确性
通过 Tracing 定位字段锚定偏差、转人工失败等核心badcase；迭代 Prompt 后复测，意图准确率 74%→85%、多意图完整率 43%→71%、转人工触发率 15%→78%——展现 Agent 工作流的持续优化能力

Projects

IELTS Assistant个人项目

Jun 2026 — Jul 2026

从用户痛点出发（学习工具割裂 + LLM生成不稳定），设计全方面Skill体系（Reading/Listening/Speaking/Writing），通过多Agent协调处理用户数据；建立可视化学习路径 + 知识库沉淀，形成'使用→反馈→迭代→沉淀'完整闭环，提升学习效率
为确保 Skill 准确性，使用真实练习数据和 LLM 模拟数据集进行逐项回测，以官方 Band Descriptors 校准，保证同一 Skill 在各次调用中输出的一致性和稳定性，并根据用户反馈迭代优化
基于 ReAct 范式设计 ielts-reviewer Agent，自定义工具集可跨不同环境复用；通过共享状态文件（profile.json 薄弱点画像 + sessions.jsonl 练习日志）实现 4 个 Skill 的数据聚合，支持手动复盘、定时批量、知识库查看三种交互方式
针对定时任务 7 天过期限制设计自动续期机制；接入 Langfuse 追踪 Agent 行为，自动化验证 HTML 生成、知识库归档/激活、定时续期等核心功能，配合 8 个自动化测试脚本确保系统稳定性——展现 Agent 系统设计的完整度

Skills

编程 & 数据:

Python, SQL

AI 工具 & 开发:

Claude Code, Cursor, Claude API

设计 & 办公:

Figma, Microsoft Office

语言能力:

IELTS 7.0, 英文, 中文

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