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简介

我是 Ding Guoliang，AI 应用工程师。过去半年主线是一套 端侧语音 Agent 智控平台：智控台（Vue + Java）管设备、智能体、模型、知识库与团队权限；设备侧（Python）跑 WebSocket 语音会话——听、识、想、说，以及工具与按需检索。功能已基本闭环，进入上线阶段。 我覆盖全链路，关心的是能运营、能打断、能降级的系统，而不是只停在 Demo。案例脱敏后写在 智控与语音 Agent。

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路径

后端阶段养成的习惯还在：认证、权限、隔离、失败路径，和模型能力同等重要。进到 AI 之后，把这些接到实时语音会话和控制面下发上——配置双模式、会话打断、团队数据范围，都是同一条线上的硬点。

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在做什么

  • 智控台与业务后端：设备/智能体/模型/知识库、系统权限与团队隔离、配置下发
  • 设备侧语音服务：会话主路径、经典管线与端到端互斥、工具调度、与控制面协同
  • 前端：管理界面、权限交互、业务 API 多区域切换
  • 知识：控制面运营 + 会话内按需检索

代表项目

一天怎么用、一次对话怎么走、三层地图与深挖点。

配置与控制面

下发、本地调试与契约。

会话与打断

走读、双路径与幽灵播报。

经验总结

短复盘。

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怎么想

生产约束优先：延迟体感、失败形态、可观测。框架可以换，控制面和会话面的契约、权限边界、打断语义不能糊。学到的写进本站，方便以后改判断。 还在补的：更稳的契约校验、更可用的会话基线（首包/打断/工具失败），以及 Agent 多步工作流在真实产品里的边界。