Work Experience
参与三项核心研究工作：
- AEvo（智能体自主进化）—— 二作，投稿 NeurIPS 2026。探索让 Agent 从历史经验中自动演化学习流程。
- Foundation Protocol（Agent 通信协议）—— 共一，ArXiv 白皮书。面向 AI 社会的图优先协议核心层，四平面架构设计。
- AutoWork（第一方个人智能体）—— 负责记忆系统设计（SOUL.md/YOU.md/USER.md 三件套 + Memory Folds）、TUI/GUI/CLI 交互层、核心架构设计。
- ContextCompact —— 多层级上下文压缩策略（动态摘要 + 关键信息保留 + 滑动窗口），token 使用量降低 60%，Agent 可持续执行 100+ 步任务
- memoryspace —— 自由迭代演化的通用 Agent Memory 架构，支持短期/长期/情景记忆分层存储与检索，向量数据库 + 关键词索引混合检索
- sophia-eval —— 基于 pydantic-ai 搭建 Agent 评测框架（Dataset/Case/Runner 三层架构），支持多维度评测指标
- eval-plat —— 内部评测平台全栈开发，Vue + TypeScript + Ant Design / FastAPI + SQLite
- 基础设施 —— 核心代码 refactor/debug，统一 CLI 工具链（Click/Typer），结构化日志系统