AgentXRay: White-Boxing Agentic Systems via Workflow ReconstructionAGENT WORKFLOW / INTERPRETABILITY
- 参与 Agent 流程分析框架研究,通过工作流重构帮助理解复杂智能体的决策链与运行机制。
- 负责大规模实验验证,评估方法在提升 Agent 系统可解释性方面的有效性。
对 Agent 架构与真实世界中的 AI 应用保持好奇。
上海交通大学人工智能学院本科在读。关注 Transformer、LLM 推理与多智能体系统,希望把数学基础、工程实践和系统视角连接起来,探索更可靠、更具适应性的智能系统。
我相信,真正有价值的 AI 不只在于模型更大,也在于系统能否理解环境、组织能力并持续演化。
具备扎实的数学基础与工程实践能力,深入学习 Transformer、LLM 与 Agent 架构。对大模型推理机制、多智能体系统协同及系统自进化方向具有浓厚兴趣,并持续通过研究和项目把概念转化为可验证的系统。
本科 · 2024.08 — 至今
韩岳成是上海交通大学人工智能学院的本科生。他表示,自己一定会怀爱国之心、立报国之志,不断锤炼技术与实践能力、拓展创新视野,以“敢为天下先”的锐气和“做影响改变世界事情”的志气,争做人工智能创新的生力军。
解放日报 · 《总书记嘱托令上海青年心潮澎湃:用奋斗在创新热土书写青春答卷》
掌握 Transformer 与 LLM 推理架构,具备 Agent 开发实践经验;熟悉 PyTorch 模型训练、调参与实验管理流程。
熟练使用 Python 和 C++ 进行算法实现与数据处理;熟悉 Git 工作流,能够独立完成多实验环境下的开发与调试。
研究之外,我也用代码整理学习路径、记录古典音乐演出,并保持对真实世界的观察。
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