AI System Engineer • LLM Agent Architect • AI Infrastructure

Проектирую AI-сервисы и backend-системы для production.

Я Александр Тихонов. Занимаюсь production-системами на базе LLM: агентной оркестрацией, поисковой инфраструктурой, backend-разработкой и интеграционными API.

Открыть резюме Смотреть проекты

6+

публичных и приватных проектов в AI, backend и поисковой инфраструктуре

Python

FastAPI, asyncio, интеграционные API, highload backend и LLM-сервисы

LLM Systems

агентная оркестрация, search, RAG, self-hosted inference и production tooling

Selected Work

Проекты

Ниже проекты, которые отражают мой текущий фокус: AI runtime, поиск, совместимые API и прикладные AI-сервисы.

AI Security Automation Open Source

AI Audit Kit

↗

Переносимый `.audit`-стандарт для AI-агентов, который превращает аудит codebase, triage, массовые фиксы и review-loop в воспроизводимый инженерный pipeline.

  • Формализует цикл audit -> triage -> fix -> review вместо разовых prompt-сессий
  • Сохраняет findings, tracking и fix-логи как рабочие артефакты
  • Проверен на большом закрытом multi-repo проекте с сотнями найденных дефектов
Enterprise AI Runtime Private

Protocore Enterprise

↗

Закрытая платформа для production AI-агентов: от оркестрации и маршрутизации до dashboard, control plane и эксплуатационных сценариев.

  • Основа для enterprise-grade агентных сервисов
  • Упор на управляемость, безопасность и наблюдаемость
  • Развивает идеи open-source ядра в прикладной продукт
Open Source AI Core Open Source

Protocore

↗

Открытое ядро для AI-агентов с предсказуемым runtime-циклом, строгими контрактами и аккуратной инженерной базой для своих сервисов.

  • Подходит как foundation для своих LLM-продуктов
  • Собран вокруг repeatable runtime и safety-подхода
  • Публичная часть более широкой экосистемы Protocore
Compatibility Layer Open Source

OpenAI API Bridge

↗

Тонкий совместимый слой между Responses API и Chat Completions API, который упрощает работу с разными OpenAI-совместимыми моделями и провайдерами.

  • Снимает лишнюю связность на уровне клиента
  • Поддерживает streaming, tools и reasoning
  • Удобен для локальных и self-hosted LLM-стеков
AI Product Open Source

AI Notes

↗

Заметки с AI-слоем: голосовой ввод, поиск, агентная обработка и Markdown workspace без ощущения тяжёлой корпоративной системы.

  • Личный knowledge tool, а не просто CRUD для заметок
  • Web + Android с offline-first сценарием
  • Контент хранится в переносимом Markdown workspace
Search Infrastructure Open Source

Perplexity-Free

↗

Опенсорсный AI-поиск с генерацией поисковой стратегии, агрегацией источников и финальными ответами со ссылками.

  • Сфокусирован на прозрачных ответах с источниками
  • Комбинирует LLM, web search и контент-анализ
  • Отчёты и результаты сохраняются в Markdown

Writing

Статьи

Публикации и заметки по AI-инфраструктуре, backend-разработке и практическим инженерным решениям.