AI 工程
AI 内建于平台，而不是事后附加：MCP 服务器让助手以安全、受权限控制的方式访问产品的数据与操作；Agent 流水线在人工审批关卡之后起草、审阅并发布；并按实际用例接入所需的模型服务商。AI 客户端与后端的任何其他客户端一视同仁：经过认证、限定范围并被审计。佐证是一台运行于生产环境、对接真实平台的 MCP 服务器。
AI 工程：智能体、MCP 服务器与持久化 AI 工作流
围绕模型构建的平台，让 AI 功能从演示走向生产：能够规划、执行和验证的智能体，以及架设在企业自有系统之上的 MCP 服务器。围绕它们的是跨模型服务商的路由、面向长任务的持久化工作流、按客户隔离的记忆，以及让每一次写操作都有人把关的防护机制。本站背后正在运行的 MCP 服务器就是现成的例子，同样的工程也曾运行在一个服务一千多个租户、以智能体为核心的 AI 工作流平台上。整套系统运行在自托管的基础设施上，因此没有任何数据离开本地。
Md Moniruzzaman
按标签浏览这些作品
您可能还需要的服务
应用开发
平台的应用，跟随用户的工作场景：React Native 和 Expo 构建 iOS 与 Android 应用并上架两大商店，Electron 加 React 承担驻留桌面的工作，支持离线使用，并为 Windows、macOS 和 Linux 打包。在这里应用从来不是一个独立产品，它是平台的一个界面，与其他每个客户端共用同一个后端、认证与数据模型，并以同一节奏发布。
网站开发
基于 React、Next.js 和 Tailwind、对接无头 CMS 的网页前端：服务端渲染、多语言本地化，为搜索引擎和 AI 爬虫同时做好结构化。无论是营销站点还是多租户平台的网页门面，纪律都一样：性能有度量，内容有模型，部署全自动。
DevOps 工程
平台之下的基础设施：自有或云端硬件上的 Kubernetes 集群、Docker 化的服务、推送即交付的 CI/CD、自动化 TLS、监控、定时备份和零停机割接。实绩是一次离开托管云的生产迁移，全程没有记录到一分钟停机。
初创项目开发
把一个平台从架构带到第一批客户面前：数据模型、后端、各端界面、部署流水线和运维纪律，边界划得让 MVP 是真实系统的一片薄切，而不是用完即弃的原型。为它所期望的增长而建，也经得起那样的增长。
附加服务
平台周边的工作：UI/UX 设计、基于 Strapi 的无头 CMS 搭建、第三方 API 集成、架构评审和开工前的技术评估。都是较小的部分，但标准不变，因为正是它们让一个平台保持内在一致。