楊耘臺 (Yun-Tai Yang)
MrOops後端工程師，專注於分散式系統與 AI 應用。
- SaaS 後端基於 AWS、GCP 與 Kubernetes 的微服務與資料管線，面向企業整合的 Open API，以及以 OAuth 為基礎的身分驗證與存取控制
- AI 應用涵蓋編排、約束與工具存取的 agent harness，將既有 API 封裝為 agent 工具的 MCP server，以及已落地於正式環境的 AI-native 工作流程
作品
TypeScript · npm
braid 是以 AI 建構知識模型的 human-in-the-loop harness 框架。agent 依據來源資料起草模型，證據不足時主動提問，由人決定是否採納，每個節點皆標註出處。ontology、資料來源、儲存、agent 與 view 皆可抽換，不受限於特定領域。另提供包含 agent runtime 與審閱介面的完整系統。
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以 braid 為基礎
TypeScript
newledge 是以 braid 為基礎、為 AI 時代打造的 AI-native 學習工具。學習者無須逐一消化影片、文章與 podcast，而是審閱 AI 萃取的知識，核可後併入個人知識白板。
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braid 的底層依賴
Python · PyPI
openapi-mcp-gateway 可在單一程序中將多份 OpenAPI spec 掛載為 MCP server，並為各 server 配置獨立的驗證機制。tool shaping 可改寫工具名稱、參數與回應，dynamic exposure 避免大型 API 佔滿 agent 的 context，唯讀端點則以 MCP resource 形式提供。
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亦內嵌於
Python · PyPI
conciergent 可將任意 MCP server，或透過內嵌 gateway 載入的 OpenAPI spec，轉化為能實際執行操作的 Slack、LINE 與 Discord agent。OAuth 授權於對話中完成，具破壞性的工具須經使用者確認方可執行。
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經歷
2020 – 2026
凱鈿 · Staff Backend Engineer
主導電子簽署 SaaS 平台 DottedSign 的後端開發。
- 於 AWS 與 Kubernetes 上設計並維運微服務，依統一的 REST API 規範整併逾 10 項基礎服務
- 將 AI 能力導入正式環境，涵蓋 LLM 工作流程與基於共用 harness 的 agent
學歷
2016 – 2020
國立成功大學
電腦與通信工程研究所碩士，隸屬資料庫與軟體工程實驗室，研究領域為軟體工程與團隊協作。
- 碩士論文，Achieving Full Strength of Collaboration by Optimizing Team Developer Capability
- 期刊論文，A noise blocking methodology for effective collaboration，Software: Practice and Experience (2024)
2012 – 2016
國立成功大學
電機工程學系學士。