Zaher Khateeb |人工智能/机器学习工程师
多代理系统•LLM基础设施•形式化方法
……的创始人 AgentiCraft --用于生产多代理AI系统的8层服务网格。Solo跨Rust、Python、Go和TypeScript端到端构建。
我从事形式化方法和生产工程的交叉工作——构建可证明正确的系统，而不仅仅是经验上的正确系统。
  
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我建造了什么
AgentiCraft --多智能体AI的8层生产平台：
- 跨17个LLM提供商的统一推理 采用Thompson采样路由和每个目的地的断路器-- 成本降低32% 生产中
- MCP/A2A协议互操作层 使用本机编解码器处理程序-- 冗余LLM呼叫减少45% 通过无损双向翻译
- 全栈平台 --FastAPI控制平面、Vercel上的Next.js仪表板、Python和TypeScript SDK（Apache 2.0）
- 正式验证基础 --CSP过程代数、多方会话类型、CTL模型检查、概率验证(PyPI上的开源Apache 2.0）
- 发货的多代理Telegram机器人 --6个域代理、持久内存、人在环审批，通过Docker Compose和CI/CD部署到生产环境
架构跨越了0-7层：形式验证、NATS传输、Rust数据平面、Python控制平面、Kubernetes运算符、开发人员SDK、应用程序框架、最终用户产品。
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当前研究
“拓扑何时重要？随机服务网格的可靠性多项式” *（进行中）*
网络拓扑何时影响多智能体弹性的iff特征。核心结果：在急停故障下，所有网格拓扑都是等价的（数学恒等式），而拜占庭故障以协调协议而非图结构确定的方式破坏了这种等价性。
已通过验证 约34000个LLM实验 跨越13个协调拓扑、两个故障状态、两个任务域和两个模型生成。
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技术焦点
多智能体系统 --网格协调、故障相关拓扑选择、LLM系统的拜占庭容错、MCP/A2A协议集成
形式化方法 --死锁自由保证的会话类型理论、运行时属性验证、CSP进程代数、精化检查
LLM基础设施 --提供者无关推理抽象、具有CUSUM最优变化检测的统计断路器、质量加权可靠性理论
分布式系统 --共识协议、故障注入、可观察性、Kubernetes原生部署
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技术栈
语言： Python、Rust、Go、TypeScript、SQL、Bash
AI/ML： PyTorch、Transformers、vLLM、LangChain、RAG、微调（LoRA/QLoRA）、推理优化、代理工作流
基础设施： FastAPI、Pydantic、Next.js、Kubernetes、Docker、CI/CD、gRPC/Protobuf、OpenTetry、Prometheus、PostgreSQL、Redis、Qdrant
云： AWS、GCP、Vercel、Nebius Cloud
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背景
- 创始人兼首席架构师，AgentiCraft（2024年10月至今）
- 人工智能与基础设施工程师哥德堡视觉竞技场（2023年11月至2024年10月）
- AI性能工程特拉维夫大学Nebius学院（2026年3月至今）
- 高级数据科学与人工智能 （Y-DATA），特拉维夫大学Nebius学院（2023年11月至2024年8月）
- 工业工程与管理理学士 （数据科学专业），特拉维夫大学（2017-2022）
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让我们连接
  
语言
英语流利·希伯来语流利·阿拉伯语母语
*最后更新日期：2026年4月*