CA 
VA 
EU 
GL 
Fa dos anys, tindre un xatbot d’IA en la teua cartera era una gran cosa. Ara no és gens especial. El que et diferencia de la resta és construir quelcom amb un LLM com a cervell - un sistema que pot planificar, usar eines i prendre decisions.
Este tipus de sistema, anomenat un sistema agentic, és difícil d’implementar. Ha de dividir una meta en passos més menuts, usar eines com ara API o còdis i ajustar el pla segons allò que passe. I ho ha de fer tot sense ficar-se en embolics.
Així doncs, què fa un bon projecte? Què tal si ho fem amb un agent de cerca laboral que pren una descripció del treball, la compara amb el teu CV i escriu una carta de presentació? O un agent d’anàlisi de codi que llegeix una diferència, troba problemes i suggereix solucions? Estos projectes mostren que enteneu els reptes de construir un agent fiable.
La part difícil és gestionar els errors. Què passa si el vostre LLM comença a generar trucades d’eines falses però plausibles? Necessiteu capes de validació per a atrapar estos errors. I què passa si l’agent s’encalla en un bucle? Cal limitar el nombre de passos que pot fer. I què passa si algú intenta enganyar-ne amb una entrada dolenta? S’ha d’higienitzar eixa entrada i mantenir-la separada de la resta del sistema.
Quan trieu un marc de treball, no us preocupeu gaire sobre quin és el millor. Només assegureu-vos que enteneu com funciona. Construir quelcom directament en l’API d’OpenAI podria ser més impressionant que usar un marc de treball, però només si podeu explicar què feu.
En una entrevista, estigueu preparats per a parlar sobre l’arquitectura del vostre projecte. Feu un diagrama si ho necessiteu. Sigau clars quant al pla de treball del vostre agent, com usarà les eines i observarà què passa. I no tingueu por de parlar dels problemes tècnics difícils que heu resolt. Quina era la part més difícil? Com l’heu solucionada?
Avaluar si el vostre agent treballa correctament és una qüestió difícil de resoldre. Potser no tindreu una resposta clara, però demostre’s que ho heu pensat bé. Com qualificaria l’agent? I la latència, els costos i la fiabilitat? Totes estes qüestions són importants.
I si cerques un rol on s’avaloren les teues habilitats d’IA, mira’t Xeito. Tenen aparellament de llocs de treball amb IA, eines professionals i una extensió de seguiment per a ajudar-te a trobar la persona adequada.
Supose que això és tot. Construir un sistema d’agents és difícil, però serà el que us distingirà en 2026. Simplement no espereu que siga fàcil.
Veu el que Xeito fa d’inici a fi. Explora tots els recursos — tractador de solicituds, currículums i cartes de presentació generats per l’AI, entrenador d’entrevistes, sincronització amb 130+ tablons d’ofertes d’empleo, dissenat per desenvolupadors àdist.
Articles relacionats
- Edificar en públic: com compartir el teu treball accelera la teua carrera tecnològica
- Portfolio de GitHub contra LeetCode: Què busquen realment els gestors de contractació el 2026
- Crear-se un perfil de GitHub que us ajude a aconseguir llocs de treball com a desenvolupador remot
- Com usar Linkedin de manera efectiva com a desenvolupador el 2026
- Mestratge de l’ATS: Com fer que el vostre currículum passe la selecció automatitzada