AI Agent 开发会是接下来的未来吗？

AI Agent 开发，怎么转？

我理解应该是一个热门领域 但不代表是 software development 的全部
就像前几年的 react , swift 一样

不会，Agent 能干的事情有限，再过一年基本就结束了

做 AI 项目现在将近三年，转成 专职从事 Agent 开发的全栈开发 大一年的时间。
1. AI Agent 的上手门槛很低，但是做出好的 AI Agent 产品的要求很高，目前上下限都很大。所以说和 CRUD 差的挺多的，毕竟小业务的 CRUD 比较基础，而且生态很完善，这些 agent 比不了。
2. 遇到什么问题是啥意思？通用的 claude code ，openclaw 不算惊艳的产品吗？不通用的，我在前司做的项目甲方已经投入使用，并且稳定获得产出。现在公司，做的产品，也有不少项目，目前看起来欣欣向荣啊。
3. 看自己意愿吧。

大模型输出的不确定性还需要人力去做很多校验，这部分工作以后 Agent 发挥的空间很大。
如果 Agent 能大幅降低模型输出结果的不确定性，在工程上就真的可以摆脱人工了
现在龙虾整天看着很忙，很多时候真是“聋瞎”，一步错步步错

agent 全栈开发工程师会剧增

@WithoutSugarMiao
1. 感谢大佬的专业回复

2. 遇到什么问题是啥意思？
是觉得 AI Agent 技术已经火了 2 年，但是特别惊艳的产品好像就听过 AI 编程和 OpenClaw ，直觉产出和热度不匹配，想了解 AI Agent 目前有什么比较严重的短板。

3. 目前已经在转做 AI Agent 的学习和准备工作了。https://github.com/qwzhang01/ai_trending 是用 crewai 框架写的一个 github 中 AI 相关的高赞仓库及 AI 大模型相关热点新闻定期抓取生成报告的 demo ，求大佬方便的时候指点一二。大模型用的：MODEL=GML4.7 、MODEL_LIGHT=DeepseekV3 。

3.1 遇到的问题 1 ，新闻和 github 仓库查询 tool 查出来的不是很满意。不知道此处有哪些优化的可能。我直觉是可以扩大搜索范围，再给大模型筛选一遍，因为不舍得 token ，还没有这样尝试。
3.2 遇到的问题 2 ，按照抓取的素材，大模型写的报告，AI 味太浓，我看完觉得发公众号是没有人看的。不知道此处有哪些优化方案
3.3 想把这个项目写简历找工作，不知道是否可行，或者项目还应该再做些什么，能接近生产级的项目一些

AI 帮我分析后给的建议：
缺点：
1. 但目前本质是：数据抓取工具 + 简单筛选
2. 缺少：Agent 决策 / 推理 / 自动行动能力，没有 AI 参与决策
改进方案：
1. LLM 分析
2. tool 调用
3. decision
具体技术思路：
1. 使用 LangGraph 重构，本质是流程不是 AI 自己对话，LangGraph 比 crewAi 更适合
2. 添加 RAG