实战教程：用 LangGraph 构建可观测的求职智能体
dl_weekly · x · 2026-08-01
本文是《可观测求职智能体》系列教程的第一部分，手把手指导开发者构建一个基于 LangGraph 的 AI 求职助手 Job Scout。
核心功能与亮点：
- 用户上传简历后，智能体会自动寻找真实职位空缺，对其进行 0-100 分的匹配度评估，并指出能力差距。
- 整个运行成本极低（不到 0.5 美元），并支持各大模型提供商的免费额度。
技术实践：
- 深入讲解了智能体与普通工作流的区别（状态、工具和条件循环）。
- 集成 Opik 提供 LLMOps 可观测性，自动生成运行跨度树、成本统计和版本化提示词。
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