Feny杨丰羽

针对联想内部平台在智能体 UI、员工权限隔离及 Agent 复用能力上的不足，参与设计并开发基于 Hermes 架构的员工智能体平台；承担平台设计与 AI Coding 全栈开发，推动企业级智能体管理平台落地。

主导智能体 Workflow 规划及核心功能设计，包括 登录认证、智能体记忆可视化与管理、历史对话搜索、员工权限隔离等模块。支持员工基于 SkillHub 技能池快速创建、配置和管理专属智能体，实现业务能力复用与低代码扩展，提升内部智能体的构建效率与使用体验。

AI Coding 开发方向 · 联想政企大客户专家智能体

针对政企售前标底生成效率低、业务知识依赖专家经验等问题，负责基于联想内部 OpenClaw 平台设计并落地多个业务 Agent，覆盖标底生成顾问、供应配额查询、销售赢单九步法专家与行业经理顾问。

主导业务需求分析、Agent Workflow 设计、Skill 架构拆解、Prompt 工程、回答策略设计及 RAG 知识库建设；联合业务专家沉淀 40+ 业务 Skill，完成 300+ 产品品类数据清洗与结构化，并通过 AI 打标、测试集和人工评测持续优化检索与回答质量。

销售业务前端满意度达到 80%，目标覆盖政企大客户部门 2027 Q1 运营与销售业务。

缺失品牌映射 Agent

针对集团类目品牌供给不足、品牌缺失场景下搜索结果与用户意图不匹配的问题，设计品牌词替换 AI Agent，通过品牌平替策略提升该场景的搜索 CTR。

前期分析用户搜索行为、梳理品牌映射关系并制定业务规则，通过 A/B Test 验证策略有效性。主导构建品牌词映射 Agent 体系，搭建 品牌属性、产品定位、价格带、地域属性四维映射规则，并通过 Workflow、数据集、AI 评测与 Badcase 优化将模型准确率提升至 85%。

沉淀可复用的品牌词映射数据资产与 AI 评测 SOP。

行程报价方案 Agent

在定制游业务中，个人订单占 69% 但仅贡献 41.3% 净利润；团队订单占 31% 却贡献 58.7% 利润。通过 Agent + Workflow 自动处理个人定制需求，释放定制师精力，让资源向高价值团队业务倾斜。

拆解“咨询—规划—报价”业务场景，搭建具备意图识别、行程规划、资源推荐和多轮会话能力的 Multi-Agent 系统。将工具拆分为任务规划、知识检索、实时资源查询、行程编排、方案评估五大模块；结合 RAG、推荐策略、ReAct、异常处理规则与参数向量匹配降低资源查询异常率，并通过 Evaluator + Planner 迭代优化方案、解决行程冲突。

单均节约 66.7% 方案生成时间，团队定制业务转化率提升 1.1pp。