Axentes de IA no seu portfolio: Cómo amosar habilidades de desenvolvemento axente

Hai dous anos, ter un chatbot de IA no seu portfolio era algo especial. Agora, non é nada destacable. O que o distingue é construír algo cun LLM como cerebro - un sistema que pode planificar, usar ferramentas e tomar decisións.

Este tipo de sistema, chamado sistema axente, é difícil de construír. Ten que descompoñer un obxectivo en pasos máis pequenos, usar ferramentas como APIs ou código, e axustar o seu plan en función do que sucede. E ten que facer todo iso sen cometer erros.

Entón, qué é o que fai que un proxecto sexa bo? Que tal un axente de busca de emprego que toma unha descrición de traballo, emparella con o seu CV e escribe unha carta de presentación? Ou un axente de revisión de código que lê unha dif, atopa problemas e suxire correccións? Estes proxectos amosan que entende os desafíos de construír un axente fiable.

A parte difícil é xestionar os erros. Que pasa se o seu LLM comeza a xerar chamadas de ferramentas falsas pero plausibles? Necesita capas de validación para detectar estes erros. Que pasa se o seu axente queda atrapado nun bucle? Necesita limitar o número de pasos que pode dar. E que pasa se alguén intenta enganar o seu axente con entrada incorrecta? Necesita sanitizar esa entrada e mantela separada do resto do sistema.

Cando elixa un marco de traballo, non se preocupe demasiado por cal é o mellor. Simplemente asegúrese de entender como funciona. Construír algo directamente sobre a API de OpenAI pode ser máis impresionante que usar un marco de traballo, pero só se pode explicar o que está a facer.

Nunha entrevista, estea preparado para falar sobre a arquitectura do seu proxecto. Debuxe un diagrama se é necesario. Sexa claro sobre como o seu axente planifica, usa ferramentas e observa o que sucede. E non teña medo de falar sobre os difíciles problemas técnicos que resolveu. Cal foi a parte máis difícil? Como o resolveu?

Avaliar se o seu axente está funcionando correctamente é unha pregunta difícil. Pode que non teña unha resposta clara, pero amose que pensou nelas. Como escalonaría o seu axente? Que pasa coa latencia, o custo e a fiabilidade? Estas son todas preguntas importantes.

E se está a buscar un papel no que as súas habilidades de IA sexan valoradas, consulte Xeito. Teñen coincidencia de traballo con IA, ferramentas de carreira e unha extensión de rastrexo para axudarlle a encontrar o axeitado.

Supoño que é iso. Construír un sistema axente é difícil, pero é o que o distingue en 2026. Non espere que sexa fácil.

See what Xeito does end-to-end. Explore todas as funcionalidades — tracker de solicitudes, currículo e cartas de motivación con IA, adestrador para entrevistas, sincronización con máis de 130 bolsas de emprego, creado para desenvolvedores remotos.

Artigos relacionados

• Construír en público: Cómo compartir o seu traballo acelera a súa carreira tecnolóxica
• GitHub Portfolio vs. LeetCode: O que os Recrutadores Buscan en 2026
• Como Crear un Perfil de GitHub que che Consiga Empregos de Desenvolvedor Remoto
• Como usar o LinkedIn de maneira eficaz como desenvolvedor en 2026
• Domar o ATS: Como pasar o teu currículum polo proceso de filtraxe automática