本周末你就能動手實現的 5 個 Agentic AI 項目

AI大模型觀察站

發(fā)布于 2025-12-10 00:02

瀏覽

0收藏

大家談論“agentic AI”，好像只有大實驗室才能做出來。并不是。

你完全可以在幾天內做出真正能放進作品集的 agent 項目。沒錯——那種因為能solve problems而助你求職的項目，而不是只會跑花哨 prompts 的玩具。

這里有五個你現在就能開工的項目，即使你只是在臥室里用一臺只剩一半電量的筆記本。

我們用簡單示例逐個走一遍，讓你看清各個部件如何協(xié)同。

1. agentic 工作流自動化

一個能隨時即興創(chuàng)建工具的 AI agent。

把它想象成一個夠聰明的“員工”，工作時能順手打造自己的工具。需要一個函數——就寫一個。需要一個腳本——就生成一個。

用 Python 和像 GPT-4.1 或 5.1 這樣的 model 就能拼起來。

一個簡單示意：

from my_agent import Agent
from utils import save_tool

agent = Agent(model="gpt-5.1")
task = "Extract all email addresses from a PDF and return them as JSON."
tool_code = agent.generate_tool(task)
save_tool("extract_emails.py", tool_code)
result = agent.run_tool("extract_emails.py", input_file="sample.pdf")
print(result)

這個 agent 會：

讀取你的請求
寫一段小腳本
保存腳本
執(zhí)行腳本
返回結果

這是用人經理一看就能理解的項目類型。

2. 基于記憶的客戶智能 agent

一個像私人助理一樣會“記住”每位用戶的 AI。

大多數公司都非常想要這個，但不知道怎么做。思路很簡單：把用戶的歷史交互存入數據庫，只把真正相關的內容喂給 model。

小例子：

from memory import MemoryDB
from agent import SmartAssistant

mem = MemoryDB("customer_memory.db")
assistant = SmartAssistant(model="gpt-5.1", memory=mem)
user_message = "I'm planning a trip to Japan next month."
assistant.save_memory("travel_preference", "Japan")
reply = assistant.respond(user_message)
print(reply)

每次交互都會讓 agent 更聰明。這就是企業(yè)所喜愛的高黏性用戶體驗。

3. 自校正的 multi-agent 研究員

一個負責檢索；另一個負責批評；第三個修正錯誤。

把它們像一個小型新聞編輯部那樣串起來。

researcher = Agent(role="researcher")
critic = Agent(role="critic")
editor = Agent(role="editor")

query = "Summarize the latest research on quantum-resistant encryption."
draft = researcher.run(query)
issues = critic.run(draft)
final = editor.fix(draft, issues)
print(final)

這種方式出奇地“有人味”。這種來回打磨，比只依賴單一 model 的輸出更可靠。

4. 自治型 compliance agent

上傳文檔。它會立即標出風險、違規(guī)或缺漏部分。

一個下午就能做出來——而且企業(yè)愿意真金白銀行用。

from agent import ComplianceBot

bot = ComplianceBot(model="gpt-5.1")
report = bot.check_document("contracts/nda.pdf")
print(report["risks"])

適用于：

security policies
NDAs
finance docs
internal memos

如果你在找一個實用的作品集項目，就是它了。

5. 網絡安全防御 agent

一個能實時檢測威脅并響應的 agent。

它當然不能替代 SOC 團隊，但能發(fā)現異常日志、惡意 IP 和可疑模式。

像這樣：

from agent import SecurityAgent
from logs import stream_logs

sec = SecurityAgent(model="gpt-5.1")
for log in stream_logs("system.log"):
    alert = sec.analyze(log)
    if alert.get("threat"):
        sec.respond(alert)
        print("Action taken:", alert["details"])

即便這種簡版，也足以讓網絡安全從業(yè)者眼前一亮。