获得徽章 9
这两天我看 LangChain 和 langGraph 的一些代码示例，langgraph-sdk 封装了前端需要使用的接口和状态，而 langgraph-cli 可以启动后端的服务，以及联合 langSmith 监控 Agent 流程图，是一个非常完善的工具链。在封装的同时也保持了一些开放性，如数据存储和上线部署。虽然目前文档还不健全，但基于 LangChain 强大的二次开发能力，我觉得这个技术选型是很值得考虑的，我会继续探索并分享。
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ag-ui 
github.com 是开发 AI Agent 的一个非常好的思路和方向，它制定了一个规范约定了 UI 和 Agent server 交互的几个概念，和交互的几种事件，这样可以让 UI 和 Agent server 自由匹配。但是，我目前还不会去用它，1. 这个规范是新出的还未全面推广，不知道是否已经稳定。2. 它作为一个 protocol 协议但又同时是一个 SDK 需要安装它的插件才能使用，它这个 SDK 也不知道是否稳定。所以，无论是协议还是 SDK 都需要再继续观察，而不是现在拿来就用。有新的想法我会持续分享。
github.com 是开发 AI Agent 的一个非常好的思路和方向，它制定了一个规范约定了 UI 和 Agent server 交互的几个概念，和交互的几种事件，这样可以让 UI 和 Agent server 自由匹配。但是，我目前还不会去用它，1. 这个规范是新出的还未全面推广，不知道是否已经稳定。2. 它作为一个 protocol 协议但又同时是一个 SDK 需要安装它的插件才能使用，它这个 SDK 也不知道是否稳定。所以，无论是协议还是 SDK 都需要再继续观察，而不是现在拿来就用。有新的想法我会持续分享。
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我正准备开发一个 AI Agent 项目“智语 ZhiTalk” zhitalk.chat 一个 AI 智能面试官：智能优化简历 + 智能模拟面试 （把它做好我就失业了...![[偷笑]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_20.7a46372.png)
）。你可以免费围观项目，也可以加入学习，参与开发。有兴趣的私信我～
该项目将包括 AI Agent 开发的全部核心技能，且从前端程序员的角度出发：
- 大模型调用：Chatbot, Memory, Reasoning 深度思考, 多模态
- 提示词工程：Prompt Template, System/AI/User Prompt, CoT 思维链
- 框架相关：LangChain.js, LangGraph, LangSmith 监控
- RAG 相关：TextSplitter, Embedding, Vector Store 向量存储, Pinecone, Retriever
- Agent 相关：ReAct, Tools, Function-call, MCP Server, Multi-agent
该项目也有很大的难度和挑战性，不是调用一下 AI 接口搞个 chatbot 就可以的：
- 每个人的简历模板和格式都不一样，如何统一结构化简历数据？再交给 AI 处理
- 如何让 AI 分析简历内容，如何让 AI 找出优点和缺点，以什么标准和规则进行分析和判断？
- 如何让 AI 模拟真实面试场景：如何控制时间，准备多少题目，几个类型的题目，多种因素综合考虑？
- 如何让 AI 模拟面试官的行为：如何判断答案完整和正确？是否继续追问？是否升级难度？最后如何评分？
- 如何防止用户面试时作弊？浏览器 tab 必须 active ，语音，录屏，监控等手段
- ......
项目还在设计阶段，计划 10.1 启动开发，最后会正式发布上线运行，非本地 demo
zhitalk.chat 一个 AI 智能面试官：智能优化简历 + 智能模拟面试 （把它做好我就失业了...![[偷笑]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_20.7a46372.png)
）。你可以免费围观项目，也可以加入学习，参与开发。有兴趣的私信我～该项目将包括 AI Agent 开发的全部核心技能，且从前端程序员的角度出发：
- 大模型调用：Chatbot, Memory, Reasoning 深度思考, 多模态
- 提示词工程：Prompt Template, System/AI/User Prompt, CoT 思维链
- 框架相关：LangChain.js, LangGraph, LangSmith 监控
- RAG 相关：TextSplitter, Embedding, Vector Store 向量存储, Pinecone, Retriever
- Agent 相关：ReAct, Tools, Function-call, MCP Server, Multi-agent
该项目也有很大的难度和挑战性，不是调用一下 AI 接口搞个 chatbot 就可以的：
- 每个人的简历模板和格式都不一样，如何统一结构化简历数据？再交给 AI 处理
- 如何让 AI 分析简历内容，如何让 AI 找出优点和缺点，以什么标准和规则进行分析和判断？
- 如何让 AI 模拟真实面试场景：如何控制时间，准备多少题目，几个类型的题目，多种因素综合考虑？
- 如何让 AI 模拟面试官的行为：如何判断答案完整和正确？是否继续追问？是否升级难度？最后如何评分？
- 如何防止用户面试时作弊？浏览器 tab 必须 active ，语音，录屏，监控等手段
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项目还在设计阶段，计划 10.1 启动开发，最后会正式发布上线运行，非本地 demo
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正在规划一个 AI Agent 智能体项目，想做一个 AI 智能面试官，让它代替我的工作：1. 优化简历；2. 模拟面试； PS. 等做好了我就失业了[破涕为笑]
这俩都是逻辑性和专业性极强的功能，很考验 LLM 理解能力和 Agent 开发配置能力，好在我个人是简历面试这方面的专业人员。
和【划水AI】一样，项目会真实上线运行，每个人都可以注册试用。可免费围观、可加入学习、可参与项目开发。详细信息等我整理完再分享～
这俩都是逻辑性和专业性极强的功能，很考验 LLM 理解能力和 Agent 开发配置能力，好在我个人是简历面试这方面的专业人员。
和【划水AI】一样，项目会真实上线运行，每个人都可以注册试用。可免费围观、可加入学习、可参与项目开发。详细信息等我整理完再分享～
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关注我，不定期发布内推消息～
base 杭州
公司：恒生电子www.hundsun.com
职位名称：前端工程师 2人，技术专家 1 人
核心技术栈：Vue 移动端 React Nodejs
邮箱：caohq33221@hundsun.com
发布时间：2025.08.22
详情www.mianshipai.com
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