Open for AI Presale & AI Systems Engineering

姜鈞 (Jun Jiang)

AI Systems Architect & Agent Automation Specialist.
專注於 Multi-Agent 工作流、長期記憶檢索架構與企業級 AI 系統工程化落地。

PyPI Published
recall-sqlite 核心作者
NousResearch Contributor
Hermes memory-provider PR 作者
-92% Production Latency
Podcast 製作前置時間:5 小時 → 24 分鐘

✦ 核心旗艦專案 (Flagship Projects)

Recall-SQLite — AI Agent 長期記憶檢索引擎
Open Source / Architecture

為自主 AI Agent 設計的分層長期記憶架構。解決傳統 Agent 依賴純向量資料庫導致查詢成本高與語義漂移痛點,以三路徑 RRF (Reciprocal Rank Fusion) 在 SQLite 內實現零 LLM 呼叫延遲的精準回憶。

系統架構: [Query] ➔ 三路檢索併發 (ANN 近似向量 + Keyword 權重 + FTS5 全文檢索) ➔ RRF 排序加權 ➔ 自動遺忘衰減曲線 ➔ [80ms 內命中]
PythonSQLite + FTS5sqlite-vecRRF RankingFastAPIDocker
《代碼縫隙》全自動化多模態 Podcast 產線
End-to-End Automation

完全由 AI 主導執行的端到端影音自媒體產線。涵蓋業界前沿論文研判、腳本撰寫、破音字校正、高品質語音合成(TTS)、ComfyUI 音訊後製到多平台上架,已穩定連載超過 16 集。

產線指標: 單集製作耗時由 5 小時降至 24 分鐘 (工時節省 92%) | 內建響度標準化 (-16±1 LUFS) 與自動化 RSS 發布
PythonSoulX / Edge TTSComfyUIffmpegAudio QARSS Delivery
JoJoTrading — 事件驅動量化研究與高可靠架構
Quant & Reliability Engineering

以金融級資料誠信原則設計的台股日線研究與回測引擎。將候選池篩選、持倉風險審計、下一根 K 棒成交模擬與券商庫存唯讀同步整合成可追溯研究閉環,資料不足時明確降級而不偽造結論。

系統架構: [本地 SQLite 快取 → FinMind → Yahoo 降級路由] ➔ 候選池篩選 ➔ 日線回測(signal close → next open)➔ VaR/滑點/成交量審計 ➔ [FRESH / STALE / DATA_UNAVAILABLE]
PythonSQLitepandasStreamlitShioajipytestGitHub Actions

✦ 系統架構示意 (Reference Architecture)

01 · INPUT 輸入層 使用者與 Agent 查詢 研究來源與內容素材 行情與券商資料 API / 排程 Events · Jobs Python Orchestration Layer(API · Workflow · Validation · Observability) 02 · DECISION 決策控制層 Agent 檢索與路由 Podcast 多模態產線 量化研究與回測 QA Gates 03 · MEMORY & DATA 記憶與資料核心(Recall-SQLite) ANN 向量檢索 FTS5 全文檢索 關鍵字權重 RRF 融合 ➜ 80ms 自動遺忘衰減曲線 04 · DELIVERY & GOVERNANCE 交付與治理層 自動化產線(Podcast) 研究報告(JoJoTrading) CI/CD + Read-back 驗證

▲ 共用工程骨架:多源輸入 ➜ Python 編排與驗證 ➜ 檢索/內容/量化工作流 ➜ 可觀測、可降級、可驗收的交付閉環

✦ 專業技能體系 (Technical Stack)

AI & Agent Architecture

Multi-Agent (A2A) RAG Pipelines Tool Calling Prompt Distillation Knowledge Graph

Backend & Storage

Python (FastAPI) SQLite / FTS5 PostgreSQL RESTful API Design Rust (Basic)

DevOps & Infrastructure

Docker & Compose Linux Administration Synology NAS Ops Reverse Proxy / DDNS GitHub Actions CI/CD

Engineering Discipline

Test-Driven Dev (TDD) Read-back Verification Root-Cause Fixing Atomic Transaction Preflight Gates

✦ 跨領域核心優勢 (Cross-Domain Impact)

工業工程思維 × 技術專案管理 (PM) × AI 落地能力:

擁有國立臺北科技大學工業工程與管理學士背景,以及耀欣數位科技物流中心規劃之 PM 實戰經歷。
相較於純研究型演算法人員,我擅長在企業現場進行業務流程梳理、非技術人員痛點訪談,並精準將模糊需求轉化為高可靠的 AI Agent 規格與自動化工作流 (AI-assisted Workflow),擔任技術研發與商業業務間不可或缺的橋樑。