我们的故事
TaoQ AI 由 Leone Lage Perdigao 于 2024 年创立。他拥有 15 年软件工程经验，自 2010 年起一直在构建生产级系统并解决复杂技术挑战，覆盖软件工程、云基础设施与分布式系统等领域。过去 6 年，他将重心转向人工智能，在机器学习、MLOps 与 AI 工程方面积累了深厚的专业能力。
TaoQ AI 正是这些经历的汇聚——多年来构建生产系统的经验，与围绕前沿 AI 技术的深度专注相结合——形成了一家专注于应用型 AI 研究与工程服务的公司，致力于缩短学术创新与产业落地之间的距离。
“TaoQ” 这个名字本身就体现了这种哲学：Tao（道） 取自“自然之道”的古老概念，代表顺应系统与环境本身的结构；Q 来自 Quantum，代表现代 AI 背后的概率与计算基础。这种组合表达了我们的工作方式：在复杂系统中找到自然、优雅的路径，同时利用最先进的计算工具。
Leone 创立 TaoQ AI 时的愿景很明确：打造一家既懂研究、又能落地的 AI 公司。我们希望不仅写论文或做概念验证，更真正将研究成果变成在生产环境中运行的系统——为真实团队、真实用户和真实业务服务。
领导力与专业背景
Leone Lage Perdigao 为 TaoQ AI 带来了 15 年的软件工程经验，以及近 6 年高度聚焦的 AI 实战经历。他的背景包括：
- 应用型 AI 研究与工程：在企业环境中主导 AI 项目与研发，从快速原型到面向生产的 ML 与 Agent 系统落地
- 机器学习与 MLOps：在 Foundation Model 微调、LLMOps、ML Pipeline 设计及生产级 ML 系统方面拥有丰富实战经验，熟悉 AWS SageMaker、WatsonX、Databricks 等平台
- 软件工程与架构设计：多年来构建可扩展的分布式系统，包括微服务、云原生架构与大规模基础设施
- 产业 R&D 领导力：领导跨职能团队，推动 AI 战略，并交付兼顾技术深度与业务影响的解决方案
- 端到端 AI 交付：涵盖从愿景设计、架构规划到实现、优化与长期运营的完整生命周期
Leone 将技术创新与工程实用主义结合在一起。他在生产软件工程、云基础设施与 DevOps 文化方面的经验，深入影响了 TaoQ AI 构建系统的方式：重视可观测性、可维护性以及在真实环境中的表现，而不仅仅是实验室指标。
我们的方式
我们相信，优秀的 AI 项目需要“研究深度 + 工程严谨”双轮驱动。我们的工作方法可以概括为四个维度：
研究驱动
每个项目都从对问题本身与相关研究的深入理解开始。我们持续跟踪前沿论文和开源生态，但不会盲目追随潮流，而是判断哪些方法真正适合具体场景。
工程优先
我们不仅构建 Demo，而是设计可以长期运行的系统——包含测试、监控、渐进式发布与回滚策略。目标是让研究成果安全、稳定地进入生产环境。
共创协作
高质量的 AI 项目往往涉及产品、工程、风控、合规等多方团队。我们习惯嵌入您的组织，与现有团队一起设计可行的路径，而不是在旁边“给建议”。
聚焦影响
我们关心的不是“用了多少模型”，而是：开发周期是否缩短？质量是否提升？风险是否下降？是否为新产品形态打开了空间？这些问题会反过来影响我们选择的技术路线。
展望
随着多模态模型、高级推理系统以及 AI 与机器人技术融合等方向不断发展，TaoQ AI 将持续在这些前沿领域进行探索与落地。我们希望成为连接研究前沿与实际部署场景的一座“桥”，帮助更多组织以可控、务实的方式拥抱先进 AI。