大家谈论“agentic AI”，好像只有大实验室才能做出来。 并不是。
你完全可以在几天内做出真正能放进作品集的 agent 项目。没错——那种因为能solve problems而助你求职的项目，而不是只会跑花哨 prompts 的玩具。
这里有五个你现在就能开工的项目，即使你只是在卧室里用一台只剩一半电量的笔记本。
我们用简单示例逐个走一遍，让你看清各个部件如何协同。
1. agentic 工作流自动化
一个能随时即兴创建工具的 AI agent。
把它想象成一个够聪明的“员工”，工作时能顺手打造自己的工具。需要一个函数——就写一个。需要一个脚本——就生成一个。
用 Python 和像 GPT-4.1 或 5.1 这样的 model 就能拼起来。
一个简单示意：
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)
这个 agent 会：
-
读取你的请求 -
写一段小脚本 -
保存脚本 -
执行脚本 -
返回结果
这是用人经理一看就能理解的项目类型。
2. 基于记忆的客户智能 agent
一个像私人助理一样会“记住”每位用户的 AI。
大多数公司都非常想要这个，但不知道怎么做。思路很简单：把用户的历史交互存入数据库，只把真正相关的内容喂给 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)
每次交互都会让 agent 更聪明。 这就是企业所喜爱的高黏性用户体验。
3. 自校正的 multi-agent 研究员
一个负责检索；另一个负责批评；第三个修正错误。
把它们像一个小型新闻编辑部那样串起来。
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)
这种方式出奇地“有人味”。 这种来回打磨，比只依赖单一 model 的输出更可靠。
4. 自治型 compliance agent
上传文档。它会立即标出风险、违规或缺漏部分。
一个下午就能做出来——而且企业愿意真金白银行用。
from agent import ComplianceBot
bot = ComplianceBot(model="gpt-5.1")
report = bot.check_document("contracts/nda.pdf")
print(report["risks"])
适用于：
-
security policies -
NDAs -
finance docs -
internal memos
如果你在找一个实用的作品集项目，就是它了。
5. 网络安全防御 agent
一个能实时检测威胁并响应的 agent。
它当然不能替代 SOC 团队，但能发现异常日志、恶意 IP 和可疑模式。
像这样：
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"])
即便这种简版，也足以让网络安全从业者眼前一亮。
为什么这些项目有效
因为你展示的不只是“AI prompts”。 你展示的是：
-
系统 -
记忆 -
工具 -
真实决策 -
真实代码 -
真实用例
生成文本人人会。 能把 Agent 做到能用的人却不多。
原文地址：https://medium.com/coding-nexus/5-agentic-ai-projects-you-can-actually-build-this-weekend-5f7d21324898