AI 工程
走出演示环境依然可靠的 LLM 应用、检索、智能体与评估。
软件工程
按问题选择架构：模块化单体、微服务、事件驱动系统。
云基础设施
基础设施即代码、Kubernetes 与多区域设计，按真实需求确定规模。
数字产品
SaaS、金融科技与移动产品，从首个版本走向规模化而无需重写。
企业系统
系统集成、现代化改造与内部平台，可审计性内置其中。
新兴技术
Web3、数字资产与代币化，以工程而非投机的态度对待。
我们构建什么
是系统，而非功能
技术大多败在边界处：模型与数据之间、服务与队列之间、应用与基础设施之间。我们构建的是整个系统，让这些边界出自设计，而不是在生产环境中才被发现。
- 01
数据
接入、清洗、权限与时效性
- 02
模型
选型、路由与推理管道
- 03
编排
检索、工具、智能体与护栏
- 04
应用
产品界面与企业集成
- 05
评估
测试集、回归套件与评审
- 06
可观测性
链路追踪、质量、延迟与成本
软件工程
观察同一套系统的三个视角。它们彼此约束，因此我们一并设计。
渲染策略是一项架构决策。服务端渲染、静态生成与客户端应用，各自在首字节时间与可交互性、可缓存性和运维成本之间做出取舍。我们按路由逐一选择，再通过组件架构和整个团队都能扩展的设计系统来落实。
了解更多- React、Vue、Next.js、TypeScript
- 按路由选择 SSR、SSG 或 SPA
- 设计系统与组件架构
- Core Web Vitals 与无障碍
云与基础设施
围绕应用需求、安全、韧性、性能与成本来设计基础设施。
- AWS、Azure、Google Cloud
- Kubernetes 与 Terraform
- 高可用与灾难恢复
网络安全与 DevSecOps
安全被设计进信任边界、身份体系与交付流水线，而不是上线前才补上。
- 威胁建模
- IAM 与密钥管理
- 流水线与供应链安全
区块链与 Web3
链周边的基础设施：密钥、节点、索引，以及与链下系统的对账。
- 智能合约
- 钱包与托管架构
- 代币化与 RWA
数据工程
带有契约、血缘与质量校验的数据管道，以同一套基础同时支撑分析与 AI。
- 批处理、CDC 与流处理
- 数据仓库与湖仓
- Embedding 与特征管道
移动端工程
为不稳定的网络和长期存续的应用版本而设计的原生与跨平台应用。
- iOS、Android、Flutter、React Native
- 离线优先同步
- 移动端 CI/CD 与应用商店发布
数字产品工程
首个版本既能验证产品，又让数据模型、租户设计与部署方式为扩展做好准备。
- SaaS 与交易市场
- API 产品
- 无需重写的 MVP
从零到生产
一套工程生命周期，从最初的想法到持续演进
我们构建的每套系统都会经过同样的十二个阶段。跳过其中一个并不会让这部分工作消失，只会把它推迟到生产环境，届时代价更高。
- 01
想法
系统必须产生的结果，以及为谁产生。
- 02
探索
需求、约束，以及最可能出错的假设。
- 03
系统架构
边界、数据流、集成点与失效模式。
- 04
UX / 产品设计
用户实际使用的流程，在构建之前先行验证。
- 05
应用工程
前端、后端与移动端，以经过测试的增量方式构建。
- 06
AI / 数据层
数据管道、检索与模型，从第一天起就做评估。
- 07
云基础设施
以代码定义环境，并按工作负载确定规模。
- 08
安全
身份、信任边界与控制措施先设计进去，再加以测试。
- 09
质量保证与性能
对照明确的目标进行功能、负载与故障测试。
- 10
部署
自动化的分阶段发布，回滚经过演练。
- 11
可观测性
与服务等级目标挂钩的指标、日志与链路追踪。
- 12
持续演进
以度量为依据，持续改进质量、性能与成本。
我们如何做工程
七个工程环节，依次推进
这套方法让架构、安全与运维从第一次对话起就同时在场。
- 01
探索
在提出方案之前，先理解业务需求、约束条件与技术风险。
- 02
架构
围绕可扩展性、安全性与可维护性设计系统，并把决策写下来。
- 03
构建
以短迭代构建模块化、可测试、生产级的软件，每次迭代都交付可运行的软件。
- 04
集成
连接 API、数据系统、第三方平台与基础设施，并让每个集成点都能安全地失败。
- 05
验证
对照探索阶段设定的目标，对性能、安全性、可靠性与用户体验进行压力测试。
- 06
部署
通过基础设施即代码和交付流水线实现自动化部署，并备有经过验证的回退路径。
- 07
运营
监控、优化并持续改进平台，之后移交给您，或由我们继续运营。
解决方案
这些能力最终构成什么
同一套工程能力，组合成各类组织委托我们构建的系统。
AI 系统
基于企业自有数据的知识助手、文档智能、Copilot 与决策支持系统，上线前经过评估，运行中受到治理。
SaaS 平台
多租户平台：强制执行的租户隔离、单点登录、按用量计费、自助开通，以及不中断客户使用的发布。
企业应用
与 ERP、CRM 及遗留系统集成的内部系统和工作流平台，在各系统之间保持数据一致，并留下审计轨迹。
金融科技
建立在复式记账、幂等处理、持续对账和完整审计轨迹之上的支付、账本、钱包与信贷系统。
数字资产
钱包与托管基础设施、交易所组件、充值与提现流水线、链上监控和资金管理工具，以密钥安全为核心进行工程设计。
业务自动化
带人工审批步骤的工作流引擎、文档处理与 AI 智能体，在组织现有的各个系统之间编排工作。
RWA 基础设施
面向现实世界资产代币化的工程：资产数据、许可型代币、托管、投资者准入、对账、公司行动与报告。
参考架构
我们会如何设计
针对常见系统类型的示意性设计：问题、组件、决策与取舍。它们是参考资料，并非客户项目的记述。
参考架构
AI 知识平台
一个检索增强平台，针对企业文档和系统回答问题，提供引用来源、感知权限的检索以及完整的可观测性。
参考架构
高性能交易平台
一个面向金融交易的微服务平台，基于 Java、Spring Boot、Kafka、Redis 和关系型账本构建，设计上正确性第一，吞吐量第二。
参考架构
数字资产基础设施
数字资产产品背后的链下基础设施：区块链节点、钱包服务、安全的密钥管理、索引、交易监控和 API 网关。
摄取
- 01
数据源
文档、数据库、内部 API
- 02
解析与切分
提取文本，保留结构
- 03
向量化
批量生成嵌入，模型有版本
- 04
索引
带 ACL 的向量与关键词索引
查询
- 01
提问
已认证用户及其权限范围
- 02
检索
向量与关键词混合检索
- 03
重排
只保留相关性最高的段落
- 04
生成
有依据并附引用的答案
- 05
评估与记录
追踪、评分并收集反馈
- 采用9
- LLMs · RAG · 容器 · 基础设施即代码 · 事件驱动架构 · 分布式系统 · DevSecOps · IAM · 应用安全
- 试用7
- AI 智能体 · Kubernetes · Serverless（无服务器） · 微服务 · 智能合约 · 链上分析 · 零信任
- 评估5
- 多模态 AI · 计算机视觉 · 边缘计算 · RWA · 数字身份
工程洞察
由构建系统的人执笔
来自我们工程师的立场、取舍与设计指引。
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设计可靠的 AI 智能体
智能体（Agent）就是一个带着工具、运行在循环里的模型，让它有用的每一个特性，也同样让它难以被信任。可靠性来自模型外围的 harness：有界的循环、幂等的工具、受管理的上下文，以及对完整轨迹的评估。
软件工程与新兴技术的交汇之处
- 构建未来所需。
- 从复杂到生产。
- 为现实而生的工程技术。