Alice·KK
// Agent Harness / 运行时工程师 · 独立开发者

过去两年从零建了一套自托管 Agent 运行时,并让它在 Discord / Telegram 上长期在线跑着——不是 demo,是每天在用的东西。应聘【初光】Agent Harness 平台工程师(北 / 上)。

向下滚动,粒子重组为系统
01 SUBSYSTEMS · 核心作品

五个作品,四层一套系统

01–04 是同一套自研 Agent 系统的四层:运行时 → 角色 → 记忆 → 主动行为。05 是独立的一段底层推理工作。全部可在 alice.92.run 查看,代码在 GitHub。

CORE

alice · 自托管 AI 角色运行时

2024 — 至今 · 约 2 年持续迭代 · Bun / TypeScript / React

角色是一个有自己目录、配置、代码的程序单元,能带长期记忆、调工具、定时做事,也能在没人说话时主动开口。代码与数据严格分离:仓库只有代码,数据全落在用户目录下。鉴权只有一百多行、本机放行外部要密钥——因为端口上挂着能烧模型额度和远程执行命令的东西,这层不是摆设。

↳ JD 职责 1(统一 Harness / 运行时)· 加分项 2(从零到一建 Harness)
ROLE

ConvallariaSelene · 长期在线的角色

2024 — 至今 · JavaScript / Discord / Telegram · 有真实使用者

跑在 alice 上的真实角色,长期在线。确定性逻辑与生成式内容分离:掷骰、抽牌由代码先算好,模型只负责表达;数学式、二维码、网页元数据、本地文件由框架自动解析注入。留给模型主动调的是搜索、代码执行、文件读写这类真会产生副作用的工具——正因有副作用,边界写在代码里,不靠提示词。

↳ JD 职责 1(Tool Use)· 加分项 2(投入真实使用的 Agent)
MEMORY

长短期记忆层

2024 — 至今 · 随运行时迭代

上下文窗口装不下长期协作。短期记忆按会话滚动,长期记忆单独落盘,另有一张空闲任务权重表决定没人说话时该做什么。真正花时间的不是检索,是写入策略——什么都记等于什么都检索不到,得先判断这一条值不值得留。

↳ JD 职责 1(长期记忆 / Context Engineering)· 加分项 3
EVENT

事件引擎与主动行为

2024 — 至今 · 随运行时迭代

大部分 Agent 只会被动应答:你不说话它就不存在。这一层让它在无人交互时按空闲策略自己找事做,并在特定信号出现时触发响应。难点全在分寸:阈值低了是骚扰,高了等于没做。所以触发条件、冷却时间、任务权重都做成可单独调整的配置,不写死在提示词里。

↳ JD 职责 2(任务调度 / 长程任务)
PORT 🔒

国产加速卡上的推理引擎移植

2026.08 — 至今 · C / C++ · 手写算子

把一个开源推理引擎移植到国产加速卡上,用手写算子替换厂商库在关键路径上的实现。难点不在训练侧——模型要先在目标平台完成精度转换和布局重排,这步比微调麻烦得多,做不干净后面全是 inf 和 NaN。方法上守三条:每个算子和参考实现做数值对拍;A/B 必须跑在同一二进制、同一套测量装置下;基准盯绝对耗时不盯比值。

具体成果受保密约束——可谈到方法层,硬件型号 / 引擎 / 量化 / 性能数字不谈。
// EXTERNAL · 代码不在本机

对标 Claude Code 的完整 Coding Agent 【项目名 / 链接待填】

另有一套自研的、对标 Claude Code 的完整编码 Agent,已实现其核心能力。对应 JD 加分项 2 / 7(Coding Agent、项目级 AI Coding)。【本人补充:实现了哪些能力 / 技术栈 / 能否展示】

02 SIGNAL · 参与项目 · 企业 RAG

MimirQ — 可观察、可替换、可回归的企业 RAG

参与开发,并持续维护自己的分支「Alice梦游仙境」(在其上做新技术)。覆盖 30 个解析后端、86 种切块策略、13 类重排器。已用于市级政务智能问答,7 个区域级 + 1 个市级知识库。下面是固定 800 题实测的真实准确率——同一套题、真实自托管模型。

MimirQ 检索直连 98.9% · 真实 Embedding+Reranker+LLM 90.9% · Dify HTTP→MimirQ 64.3% · Dify External→MimirQ 62.7% · Dify 原生知识库 38.6%。直连输出检索证据、其他链路输出生成答案,非严格同任务横比;主要损失在生成编排而非召回。↳ JD 加分项 3 · 职责 4(评测与回归)

03 LOG · 技术写作

写自己踩过的坑,不是教程搬运

四篇都在 alice.92.run

LOG.01用了三个月 Claude Code,我发现瓶颈是我自己超级加分项 7
LOG.02一个角色接五个入口:系统整合之后才出现的玩法职责 1
LOG.03Agent 的长期记忆:难的不是检索,是决定什么不记加分项 3
LOG.04给 Agent 开放了代码执行和文件读写之后职责 1 · Tool Use 边界
04 CAPABILITY MATRIX · 技能

诚实的开关:● 有 · ● 部分 · ○ 无

面试一定会核,主动标清楚比被问出来好。

// LANG & ENG

TypeScript / JavaScript主力 · Bun
C / C++手写算子
C# / Rust系统层
Python待确认
Docker / Caddy / 部署运维线上
对象存储 / 静态加速COS

// AGENT

运行时设计建过
上下文工程 / 记忆建过
Tool Use / 副作用边界建过
事件驱动主动行为建过
Claude Code 高强度日用日常
MCP / Subagent / Multi-Agent用过·没建
Trace / 回放 / 评测体系最想补
执行沙箱 / 代码隔离仅朴素版
// GAPS · 我不具备的(如实列出)
职责 4Trace / 任务回放 / 评测体系没建设过。运行时目前只有基础日志——这是我最想补的一块。
职责 1MCP / Subagent / Multi-Agent 用过没建过;alice 是单 Agent 架构。
加分 4微虚拟机 / gVisor / Firecracker 没用过;做法是把工具边界写进代码 + 鉴权分内外网。
加分 1/5无 ACM 竞赛获奖;无 AI 平台 / 训练平台 / 自动驾驶等大规模平台化经验。
05 WHY · 求职动机

我一个人蹚了两年,卡在同一个地方

我做 alice 做了两年。真正难的从来不是接模型 API,而是运行时本身:记忆要分长短期,分完发现瓶颈在写入不在检索;开放代码执行后发现把边界写在提示词里「大部分时候没问题」,问题就在「大部分时候」这五个字,最后还是得写回代码里;想让它主动做事又撞上分寸,只能把阈值、冷却、权重全做成可调配置。

这些我能解的都解了。但我卡在一个地方:我的运行时服务的是我自己。没有多个真实使用者,没跑过需要 checkpoint 和失败恢复的长程任务,没有 trace 和回放——因为一个人用的系统撑不起这些需求。

所以看到这个 JD 我的反应不是「我会这些」,是「这些正好是我一个人做不出来的部分」。职责 3——以公司内部真实任务为试验场景,对接代码仓库、训练平台、GPU 平台——这是我现在最缺的,不是钱能买到的。

// 核心诉求

做运行时和基础设施本身,不是包一层 API。
调度、状态持久化、checkpoint、失败恢复、上下文组织——这些我想碰。纯应用层我做了两年,不需要换个地方再做一遍。
有真实的使用者和真实的失败。
我需要一个我做的东西会被别人用、会被别人骂的环境。
判断按作品算,不按履历算。
我没有公司背景、非科班。代码、文章、站点都在线上,可以直接打开看。
能补上我缺的那块。
Trace、回放、评测我没建过,这是我最想学的,希望团队里有人比我懂。
06 OUTPUT · 联系方式

boot complete

name 【真实姓名待填】 handle: Alice · KK
based 浙江 → 意向 北京 / 上海
edu 本科 · 非计算机相关专业 【学校 / 专业 / 年份待填】
email 4508063@qq.com
github github.com/ImKK666
site alice.92.run
blog 92.run
wechat Kk6451314
薪资:无常规「目前薪资」(独立开发状态)。期望按岗位职级带宽谈 【底线 / 期望区间待填】