关于

我的工作

我与北美一些大型金融机构的工程和业务团队合作，也越来越多地与保险公司、医疗保健公司和零售商合作，解决一个问题：如何将AI智能体从Python笔记本带到监管机构可以审计的系统？

我的大部分时间都花在构建上，而不是谈论。在过去两年中，这意味着在约15个行业中构建了50多个可运行的智能体系统：KYC调查智能体、信用证审查（从数小时缩短到数秒）、承保分流、支付异常处理、零售订单恢复。客户信息保密。但这些项目教会我的模式最终都汇集到实地指南中。

贯穿始终的是受治理的自主性。推理属于模型。策略、审计、身份和时间则属于模型之外。正确划定这个边界是大部分工作，也是演示通常会跳过的部分。

我的工作方式

凭据胜于形容词。当银行问“哪个模型应该运行这个”时，答案是评估，而不是意见：每案例成本、对照黄金数据集的准确性、实际测量的工具跳过率而非假设值、以及温度敏感性检查。我在智能体评估成为市场话题之前就构建了这套工具，因为这个问题早已存在。这项工作的一个发现是：一个中等模型在KYC任务上与高级模型表现相当，而成本大约只有其十三分之一。

我刻意不拘泥于特定的技术栈。Claude, Gemini, GPT, Cohere 和开放模型都在我已发布的系统中运行，有时一个流程中会用到三个提供商。框架也是如此：LangGraph, CrewAI 和纯代码都有其用武之地，由拥有机构义务的控制平面进行治理。在数据主权至关重要的地方，尤其是在加拿大银行业，这意味着在隐私边界后部署本地托管模型和智能体，这也是我为流程编排构建 Cohere 连接器的原因。

我尽可能公开构建：在开放智能体协议 (MCP, A2A, AG-UI, AP2) 成为主流之前，提供它们的参考实现，每个都附带实地指南，每个都坦诚说明哪些是模拟的，哪些是真实的。

为什么是“letmereviewyourcode”

这个名字最初是一种挑衅。从“这个演示有效”到“这个系统值得信赖”之间的差距，几乎总是在代码中可见，而不是在幻灯片中。仔细阅读系统是理解它的最快方式，而公开审阅我自己的构建，包括我本会做出不同决策的地方，是本网站旨在强制执行的纪律。

这也是一个邀请。如果您正在构建智能体系统，并希望获得一个以此为生的人的第二双眼睛的审阅，我的领英是开放的。

履历

超过十二年的科技和金融服务经验，涵盖财富管理、银行和资本市场。计算机科学学位。在智能体时代之前，我在Salesforce生态系统工作多年，包括在Dreamforce 2022共同主持唯一的动手自动化研讨会，并持有Salesforce和Pega的认证。在此期间，我影响了超过5000万美元的企业交易成果，共同撰写了Camunda的A2A博客系列，并在其开放银行报道中被引用（“并非所有问题都值得一个智能体”是我至今仍坚持的原则），因多智能体抵押贷款系统获得了Gemini 3黑客马拉松的提名，并在Camunda年度启动会上获得了“价值先锋奖”。

业余时间

保持银行智能体可审计的严谨性，出人意料地很好地向下推广，我对此有着日益增长的热情：小型企业、中型公司和非营利组织，特别是加拿大的 🍁，理应获得一个公平的AI对话版本。他们的工具实际做了什么，一个模型每个案例应该花费多少，以及他们的数据真正去了哪里。这是一种热情，而非一种实践，并且没有任何东西出售。我写下了值得提出的问题，如果您正在为此苦恼，请联系我。

工作之外

我对日常工作之外的事物充满好奇：Perplexity奖学金、黑客马拉松、连接器提交、用Remotion构建的视频管道，以及花费大量时间观察前沿实验室的编码智能体如何趋同于相同的原语。当智能体开始购买东西时，我根据签署的授权令给了它我的信用卡，看看会发生什么。这有记录。

屏幕之外：一只名叫Mishka的金毛寻回犬，它什么都不审阅，却批准一切；一个让我保持谦逊的高尔夫习惯；与女友去阿根廷旅行，那里的烤肉（asado）本身就值得机票钱；以及对板球的热爱，这始于我在印度童年时的球场。