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两年前，在您的作品集中拥有一个 AI 聊天机器人是一件大事。现在，这已经不特殊了。真正让您脱颖而出的，是构建一个使用 LLM 作为其大脑的系统 —— 一个能够规划、使用工具和做出决定的系统。
这种系统，称为代理系统，很难构建。它需要将目标分解为更小的步骤，使用像 API 或代码这样的工具，并根据发生的事情调整其计划。并且，它必须在不出错的情况下完成所有这些。
那么，什么样的项目是一个好的项目呢？比如一个职位搜索代理，它接收一个职位描述，匹配您的简历，并撰写一封求职信？或者一个代码审查代理，它阅读一个差异，找到问题，并建议修复？这些项目展示了您理解构建一个可靠代理的挑战。
处理失败是最棘手的部分。如果您的 LLM 开始生成假但看似合理的工具调用，您需要验证层来捕获这些错误。如果您的代理陷入循环，您需要限制它可以采取的步骤数量。如果有人试图用错误的输入欺骗您的代理，您需要清除该输入并将其与系统的其他部分隔离。
当您选择一个框架时，不要太担心哪一个是最好的。只要确保您理解它的工作原理。在 OpenAI API 之上直接构建一些东西可能比使用框架更令人印象深刻，但仅当您可以解释您正在做什么时才是如此。
在面试中，准备好谈论您的项目的架构。如果需要，绘制一个图表。清楚地解释您的代理如何规划、使用工具和观察发生的事情。也不要害怕谈论您解决的棘手的技术问题。最难的部分是什么？您如何解决它？
评估您的代理是否正确工作是一个棘手的问题。您可能没有一个明确的答案，但要展示您已经思考过。如何扩展您的代理？关于延迟、成本和可靠性呢？这些都是重要的问题。
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我想这就结束了。构建一个代理系统很难，但这才是 2026 年让您脱颖而出的东西。只是不要指望它很容易。
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