李龙腾

面向履约电商订单复杂度与业务规则差异，参与梳理自动与半自动履约流程，将供应商确认、合同生成及订货串联起来，减少重复操作，并保留复杂订单的人工介入节点。

• 梳理 2 条履约流程、3 类处理方式及人工介入节点，明确报备匹配、折扣审批与异常处理规则
• 对接业务与研发推进适配，已应用于至少 25 个项目，覆盖能建商城、五粮液、航发、光大环境、有色集团等
• 减少订单处理、合同生成与订货的重复操作，销售助理工作效率提升 40%，持续推进复杂项目适配与推广

面向招投标资料分散、分类标准不统一和历史资料复用困难的问题，参与部门知识库建设、AI 资料治理与问答模块上线，并为二期 AI 自动审标准备真实招标条款标注数据。

• 建立“逻辑目录—资料类型—元数据字段”映射，配置分类与字段提取提示词；资料类型解析成功率达到 98%
• 知识库现有 12,052 份文件；参与问答调研、交互设计、PRD、提示词配置及测试，支持查询、引用核验与下载
• 明确原文定位、权限限制及无依据反馈规则，标注资格项、否决项与评分项，为二期 AI 自动审标提供数据支撑

面向餐饮连锁门店盘点场景，参与从 0 到 1 推进 OCR 自动录入系统上线试运行，将手机端识别复核与客户供应链系统自动录入串联成闭环。

• 梳理识别上传、人工复核、确认提交、后端排队、自动录入、状态回写端到端流程
• 输出需求清单、页面原型、字段规则和验收标准，明确门店、仓库、品项、数量等关键字段
• 协同完成 OCR 识别、任务队列、Node.js/Playwright 执行器和异常兜底策略

面向电商/SaaS 客服场景，独立构建 AI Native 工单处理系统，将 LLM 分析、Hybrid RAG、Tool Calling 与流式回复组合为可运行的客服 Agent 闭环。

• FastAPI + SQLAlchemy + SQLite 后端，Next.js + React + TypeScript 前端
• 设计情绪/分类/优先级分析、Hybrid RAG、工具调用、SSE 流式生成与工单总结链路
• 4 类工具调用与 5 维度智能分析贯通，29 个端到端冒烟测试全量通过

面向企业知识管理场景，实现文档入库、混合检索、SSE 流式回答与引用溯源闭环，解决企业文档分散、大模型回答缺乏依据的痛点。

• 支持 PDF/Word/TXT/Markdown/CSV 五种文档格式解析与知识库管理
• Evidence 约束受控生成，低置信或无来源时明确拒答，引用标签可点击查看原文
• 6 个 RAG 质量评估用例覆盖检索命中率、答案忠实度、拒答准确率

面向开源项目工程质量评估场景，将 AI 仓库分析拆解为可追踪、可回放、可评分的可观测运行轨迹，解决 AI 分析黑盒问题。

• 设计 URL 验证、仓库数据拉取、工程信号提取、报告生成、质量评分的多步编排链路
• 通过 SSE 流式推送分析进度，每一步事件均可持久化回放
• 构建仓库提交、历史记录、实时追踪时间线、工程评审报告与质量评分一屏呈现界面