SYSTEMS · AI · ENGINEERING
我是 Bobo。
我关心复杂系统如何在真实世界里稳定、高效地工作，也在学习如何把同样的工程思维带进 AI。
过去五年多，我在金山办公参与在线协作文档的核心研发与技术管理。我的工作横跨系统与应用架构、核心模块开发、代码评审、性能优化和团队交付。比起只让功能“跑起来”，我更在意系统在高并发、长连接和故障场景下，是否仍然清晰、可靠并且可演进。
2025 年 9 月起，我在 Leiden University 攻读 Computer Science 硕士，学习重点覆盖 Advanced Computing and Systems 与 Artificial Intelligence。这段学习让我重新把工程经验放进研究视角里：从分布式系统与数据密集型应用，延伸到 AI systems、智能体和模型推理。
我喜欢从数据流、并发模型、网络协议和性能边界出发，把复杂技术拆到可以解释、验证和动手实现的程度。这个博客记录的正是这些过程：Go 与系统编程、分布式系统、Transformer、AI Agents，以及一路上的课程笔记和工程反思。
我做过的事
REAL-TIME COLLABORATION
多人在线协作文档
参与协作系统的架构设计、核心研发与后端性能治理，并围绕协作会话调度和文本区域感知的图片压缩取得两项发明专利。
HIGH-PERFORMANCE NETWORKING
Go RPC 与海量长连接
设计事件驱动网络库、无锁缓冲区和零拷贝机制。在 30 万长连接场景中，将内存占用降低 84%，平均延迟与 P99 延迟均降低约 57%。
DISTRIBUTED DATA
高性能云端 K-V 数据库
用 Go 与 C++ 构建支持事务、乐观锁、一致性哈希、TCC、TTL 和多版本管理的 K-V 系统，并持续优化并发访问路径。
现在关注
我目前最感兴趣的是 systems for AI：如何让模型和智能体拥有更可靠的运行时、更高效的推理与检索能力，以及如何用评估和反馈闭环推动系统持续改进。我也持续关注分布式数据系统、高性能网络、Go / Rust 和云原生基础设施。
我相信好的工程不是堆叠复杂度，而是找到合适的抽象，让系统在规模扩大之后仍然可以被理解。写作对我来说，也是把模糊经验变成清晰知识的一种方式。
经历
Leiden University
Computer Science MSc · Advanced Computing and Systems / Artificial Intelligence
Kingsoft Office
在线协作文档、分布式系统与高性能后端研发；承担架构设计、核心开发、性能优化与技术管理工作。
Software Engineering
从软件工程出发，逐步把兴趣延伸到并发、存储、网络与大规模数据处理。
如果你也在研究系统与 AI 的交叉方向，欢迎从 GitHub 认识我。