我的 AI Agents 之路：Google 与 Kaggle 密集课程写作挑战

Source: Dev.to

项目概述

终极职业教练：全方位求职的自主 AI 代理

终极职业教练是一款下一代的自主 AI 职业平台，旨在支持求职者贯穿整个就业生命周期——从自我评估与技能发现到职位搜索执行、面试准备以及持续的职业成长。

不同于传统的招聘网站或静态推荐系统，该平台利用能够协同工作的自主 AI 代理来执行专门任务。这些代理会分析用户的技能、经验和职业目标，动态探索职位市场数据，生成个性化的职位匹配策略，并在用户资料或市场状况变化时实时调整推荐。

系统融合了技能情报、职位市场分析和任务编排，提供全方位、个性化的职业教练体验。通过结合推理、规划和工具使用能力，平台充当智能职业伙伴——能够指导用户进行简历优化、岗位定位、面试准备以及长期职业规划。

本项目展示了自主 AI 架构如何突破单次提示交互，构建在真实场景中持续、上下文感知的自适应目标驱动系统。

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AI 代理强化课程的关键收获

该课程显著加深了我对自主 AI 系统的理解，以及它们与传统基于提示的应用的区别。最重要的洞见之一是学习到代理如何将复杂目标拆解为可执行步骤，并在保持与更大目标一致的前提下自主执行。

关键学习点包括：

• 代理专精如何提升清晰度、可扩展性和系统设计。
• 编排与规划在使代理协同工作中的重要性。
• 工具使用和结构化工作流如何让代理与外部数据和系统进行有意义的交互。

开发此项目帮助我将抽象概念——如自主性、记忆和协同——转化为具体应用。课程重新塑造了我对 AI 开发的视角，凸显了智能代理可以作为自适应系统而非仅对孤立提示作出响应的静态模型。

总体而言，这段经历强化了我设计和推理多代理系统的能力，并进一步确认了自主架构在解决复杂真实问题中的价值。

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架构 / 系统设计

工具与技术

(项目中使用的工具和技术列表 – 如 Gemini、Python、LangChain 等)

工作流 / 过程描述

1. 用户画像 – 收集自我评估数据并提取技能向量。
2. 代理编排 – 中央规划器将任务分配给专门的代理（例如市场分析、简历优化）。
3. 数据检索 – 代理查询外部职位市场 API（若已集成）或使用预定义数据集。
4. 推荐生成 – 代理将洞察综合为个性化的职位匹配策略。
5. 反馈循环 – 用户交互更新画像，触发代理重新评估。

结果 / 成果

• 展示了端到端的自主职业教练工作流。
• 基于静态技能和岗位数据生成了个性化的职位匹配推荐。
• 在类真实场景中展示了多代理协同、规划与工具使用。

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挑战、局限性与未来改进

• 范围与数据 – 当前的岗位画像和匹配分数依赖预定义数据，而非实时劳动力市场信号。
• 用户界面 – UI 仅为基础的规划界面，尚未打磨成精致的仪表盘。
• 代理配置 – 所有代理共用单一 Gemini 配置，限制了专精程度。
• 评估 – 尚未对比人类顾问或其他工具进行系统性评估。

未来工作可包括：

• 连接实时职位和技能 API，以获取最新的市场情报。
• 添加作品集规划和申请跟踪工具。
• 将存储和服务迁移至生产级基础设施。
• 优化记忆策略，使压缩更侧重长期目标和关键决策，而不是对所有历史一视同仁。