TIANQI ZHAO
赵天琦
AI 产品经理 / 游戏 AI / AI Agent
个人简介
交通工程背景的 AI 产品实践者，聚焦大模型应用、Agent、Prompt 实验、RAG 与产品评测。习惯从用户任务和系统约束出发，把需求推进为可运行、可评测、可迭代的产品方案。
核心能力
需求与场景从用户任务、业务约束和风险边界出发，判断 AI 是否真的必要。
Agent 工作流拆解输入、规划、工具调用、人工确认、异常恢复与反馈回流。
Prompt 与原型用结构化 Prompt 与轻量原型快速验证交互、能力和数据契约。
评测与迭代把稳定性、体验、成本和失败类型放进同一套产品决策框架。
代表项目
全部项目 ↗PROJECT_001
公开仓库 · 持续迭代AI Product Evaluation Workbench
产品设计 / 评测体系 / 原型开发 · 基于 Streamlit 的 AI 产品评测工作台，覆盖 Prompt 实验、多模型对比、RAG 文档评测、反馈分析与优化建议。
- 拆解 Prompt、模型与样本之间的实验关系
- 设计多模型对比和人工评分流程
PROJECT_002
公开仓库 · Mock 评测原型Mobile UIAgent Evaluation Lab
评测产品设计 / 数据结构 / 原型开发 · 面向移动 UI Agent 的 Streamlit Mock 评测平台；它用于验证评测产品结构，不执行真实设备操作。
- 整理移动 UI Agent 的任务分类与用例结构
- 定义指标、错误标签和结果记录字段
PROJECT_003
公开仓库 · Mock 原型Automate AI Car Copilot
产品流程 / Agent 设计 / 评测与安全 · 基于 Python 与 Streamlit 的智能座舱 AI Copilot 原型；所有车辆控制均为 Mock，不连接真实车辆。
- 拆解座舱问答、意图理解和场景执行流程
- 定义车辆状态、指令参数与反馈结构
PROJECT_004
公开仓库 · 原型迭代AI Game Content Copilot
产品设计 / 工作流 / 前后端原型 · Python/FastAPI 与 React/Vite 构建的游戏内容生成原型，覆盖七类文本场景、A/B/C 版本与五维评估。
- 拆解游戏文本场景与结构化输入字段
- 设计三版本生成、评估和优化流程
方法与工具
Product Discovery · Agent Workflow · Prompt Engineering · RAG · LLM Evaluation · Experiment Design · Python · Streamlit · Dify · Astro · TypeScript
教育与背景
河南城建学院 · 交通工程专业本科生。具体时间与课程信息请以用户后续补充的正式 PDF 简历为准。