03.项目
03.
项目
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企业 AI 基建
从零搭建支撑 1600 人的 AI 中台
发现各业务线重复造轮子，设计统一中台架构 Smart Canvas，支撑 1600+ 用户和 2000+ Agent。在此基础上搭建视频 Agent 系统，把广告素材生产从 30 天压到 6 小时。带 10 人团队完成从传统开发到 AI 工程化的转型。
1600+ 用户2000+ Agent30天→6小时10 人团队转型
AI 中台 Smart Canvas
架构设计 & 技术负责人多租户 + MCP 协议 + Serverless，选择按需付费（峰谷比 10:1）替代 K8s 固定成本
AWS ServerlessMCPRAGBuffer of Thoughts
视频 Agent / KOX AgentCore
系统架构 & Agent 编排在中台基础上搭建视频内容全自动生产系统（详见 Multi-Agent 叙事线），30 天→6 小时，在雀巢、飞鹤验证落地
Multi-AgentAWS Bedrock因果策略
团队 AI 工程化转型
团队负责人10 人团队从传统开发转型 AI 工程师，Vibe Coding 效率提升 ~50%。附带搭建 ChatBI 数据分析模块和 Claude Code 企业共享管控
Vibe CodingClaude CodeAI MCN
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Multi-Agent 架构
5 角色流水线，从创意到成片全自动
自研 StreamingOrchestrator 替代 AWS Swarm（v1.16.0 无 stream_async()），设计 Context Variables 系统将 Token 消耗降低 85-90%。5 角色 Agent 流水线搭配 54 个工具，E2E 验证通过率 81.8%。从技术原型到真实客户落地。
5 角色流水线54 个工具E2E 81.8%Token ↓85-90%
KOX AgentCore / 视频 Agent 系统
系统架构 & 核心开发企业级视频全自动生产系统（产品代号 DDD）。自研 StreamingOrchestrator 替代 AWS Swarm；Context Variables 资产引用系统替代 URL 传递，Token↓85-90%
AWS BedrockAgentCore RuntimeDynamoDBECS剪映 API
雀巢 KOS AIGC
技术方案 & 落地交付因果推断分析爆款因素指导选题策略——不是让 AI 写，是让 AI 写对的东西。1000+ 篇种草图文
Multi-Agent因果归因小红书 API
AIdience 慧像
Agent 编排设计消费者洞察 Agent 系统，从数据采集到报告生成全自动化，落地到欧莱雅等客户
Multi-AgentNLP消费者洞察