推荐一个值得做的AI项目

双非本科 25届软件工程专业，秋招最终上岸某大厂移动端 AI 算法岗。分享下三个能帮你在 AI 赛道脱颖而出的硬核项目：1. ncnn 手机端高性能神经网络前向计算框架项目实践：基于 ncnn 实现手机端 YOLOv8 目标检测模型部署，针对 ARMv8 架构做指令级优化，将单帧推理速度从 200ms 压缩至 80ms，无第三方依赖，适配 Android/iOS 双平台。项目地址:https://gitee.com/Tencent/ncnn求职价值：直接体现移动端 AI 部署、跨平台兼容和高性能优化能力，是软开专业在 AI 嵌入式 / 移动端方向的硬核加分项；该框架已在腾讯 QQ、微信等亿级用...

想和什么奶茶，想让AI推荐，日常工作，或者遇到的难题都想让AI帮忙解决，总之，需要更加人性化的AI，像一个老练的朋友，学富五车的老师和过来人，能够帮忙解决日常生活或者工作和感情的项目。

接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流，这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台，Maas 平台，大家最熟悉的就是阿里云百炼，用于模型部署，模型微调，并且整合知识库，Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime，AI 网关 等等资料推荐：首先是平台侧，对于大模型的工程化平台，开源的，我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替，包含可观测，评估，提示词管理，数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了，这个主要是各个公司的内部平台，用于算法同学快速迭代的，所以开源的资料比较有限，但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包，很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的，通过学习这个，就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充，k8s 和云原生相关的技术栈，用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱，用于安全，快速，高效的运行智能体应用，并且和 k8s ，serverless 等相关技术结合，实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外，还要支持，mcp托管，http无缝转mcp，模型路由等等，higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些，并且还保留了大流量网关需要的核心功能（这个项目的语义化检索mcp插件是我写的，感兴趣的牛友可以看看）上面的这些，基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了，其他评测平台和数据 pipline 搭建的，基本都是比较常规的技术栈，不太需要单独讲，比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划：1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架（教程 + 源码）可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐，目前已经想好了两个，后面发一下3. 自己的一些踩坑记录（比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑）

为什么推荐AI Agent项目？符合当前最热趋势：AI正在从“聊天工具”向“自主行动的主体”演进。AI Agent（智能体）能理解目标、调用工具并完成任务，是2026年最被关注的方向之一。例如，可以用Agent一键点奶茶、处理工作流或运营社交账号。“人人可做”正成为现实：开发门槛因工具成熟而大幅降低。利用 OpenClaw 这类开源项目或国内大厂推出的低代码平台（如阿里的“通义千问”、字节的“火山引擎”），普通人通过自然语言描述也能快速搭建AI应用。实用价值高，场景广泛：无论是个人的自动信息处理、办公自动化，还是小团队的垂直业务（如电商客服、内容生成），AI Agent都能直接提升效率，甚至催生“一人公司”模式。💡 一个具体的入门项目：自动工作流助手你可以从构建一个能帮你自动处理日常信息并执行任务的AI Agent开始。例如，一个能自动阅读指定邮件或消息，提取关键信息（如会议时间、待办事项），并帮你添加到日历或生成待办清单的智能助手。所需工具：你可以使用 LangChain、CrewAI 等开源框架，它们提供了组装Agent的模块。核心能力：让AI学会调用日历API、邮件API或笔记软件接口。学习路径：可以参考Scaler平台发布的《2026生成式AI路线图》，其中第8阶段专门讲解如何构建AI Agent系统。

兼顾实用性和落地性的话可以试试AI图片生成助手，不用懂编程，调用API直接能做头像、海报、表情包这些，至少让新手也能快速做出能用的东西。

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可以手搓一个简易的智能客服系统，最简单的开发框架, Flask/FastAPI、大模型（如通义千问API）、RAG、向量库（Milvus/Chroma）、ASR/TTS，再加Docker部署,齐活了，场景就可以编一下学校里某某组织需要用到，提高真实性。

基于RAG做智能文档助手，技术栈贴合春招暑实，涵盖LLM+向量库+简单开发，一周就能做出基础版，还能逐步加功能升级，成果能演示，简历有亮点，上手易还能练核心AI开发能力

用手机拍票据自动出报销表：OCR识别金额/日期/商户，再用分类模型分成餐饮、交通、办公，导出可直接提交的Excel。数据来自日常票据，不用爬虫；做完立刻省时间，也便于卖给小团队按月用。

“人人都能做”意味着门槛要低，工具现成，不需要太多编程或专业知识。不能一上来就推荐训练大模型那种，会吓跑人。利用现有的AI平台（例如Coze/Dify/BuildShip，或集成了AI功能的工具如Notion/Glide/Zapier），为自己打造一个解决具体问题的个性化AI助手。①、个性化学习助手：输入你的兴趣和知识盲区，让它每天为你生成一份定制的学习简报②、智能内容管家：连接你的社交媒体或博客，自动根据热点和你的风格草拟文案③、接入可穿戴设备数据或手动输入指标，获得个性化的健康分析和简单建议推荐理由：通过拖拽式界面和自然语言描述，任何人都能在几小时内搭建一个可运行的智能应用。不需要学习编程、框架和复杂的部署

一、文档概述1.1 文档目的本文档面向技术面试官（考察架构设计、技术选型逻辑）与开发工程师（指导落地实现），详细阐述前端内容创作Agent的核心设计、技术实现、工作流程与部署方案，清晰呈现Agent的技术价值与可落地性。1.2 Agent核心定位一款前端技术领域专属的全流程自动化内容创作工具，基于用户输入的核心关键字，通过Langchain实现流程编排，结合开源大模型完成「关键字拓展→创作Plan→逻辑框架→博客撰写→CSDN发布」的端到端闭环，无需人工干预各环节衔接，同时支持灵活干预与功能扩展。1.3 核心价值- 技术层面：模块化架构设计，支持开源模型本地部署、工具解耦替换，兼顾私有化与可扩展性；- 效率层面：将前端技术博客创作周期从“天级”压缩至“小时级”，覆盖从选题到发布的全流程；- 专业层面：输出内容贴合前端技术规范（代码格式、技术深度）与CSDN平台传播特点，降低技术创作门槛。

超推荐做个人专属 AI 知识库问答助手！技术栈超友好，用 LangChain + 开源大模型 API 就能实现，涵盖 prompt 工程、知识库搭建核心技能，新手 3-5 天就能做出可演示的基础版，不用复杂算力。做完还能优化对话记忆、检索精度升级版本，项目经历写进简历超亮眼。建议从公开知识库入手练手，低门槛易出成果，求职实习都能加分～你想做哪类 AI 小项目？

推荐一个值得做的AI项目 大家好，今天来给大家推荐几个我觉得特别值得做的AI项目。作为一个在AI领域摸爬滚打了一段时间的人，我想分享一些真正有学习价值、又不会太劝退的项目。 🎯 项目一：Stable Diffusion WebUI GitHub地址： AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui（目前已有80k+ stars） 这个项目可以说是AI绘画领域的王者了。它把复杂的Stable Diffusion模型包装成了一个超级好用的网页版界面。 为什么推荐：  ✅ 学习价值高：能深入了解扩散模型的工作原理 ✅ 实用性强：可以直接用来生成各种图片 ✅ 社区活跃：插件...

本人已成功转行 AI 产品经理，整理了几类适合写进简历、且面试高频被问的 AI 项目供大家参考。项目要点：核心要明确，AI 产品经理首先是产品经理，核心是用 AI 解决真实问题，而非堆砌技术名词。一、0 代码  or 低代码也能算 AI 项目吗？当然算，我主要用 coze/dify/n8n 这类工具搭建，分享两个实际落地、能写进简历的项目：用 coze 搭建自动产出儿童绘本视频的全流程工作流，实现从文本脚本→自动分镜→AI 生图→视频合成的自动化，无需手动干预每个环节搭建自动抓取 & 总结小红书热点的 Agent，每日定时推送热点总结到个人工作账号，辅助内容选题效率提升 30%二、AIGC 作品集聚焦生图、生视频方向，我的做法是有意识总结 prompt 写作规律，对比不同 prompt 对输出结果的影响，形成可复用的方法论。牛友们面试时大概率会遇到这类问题：你最近觉得最实用的 prompt 技巧是什么？如何保证 AI 生成内容的风格一致性？三、从自身痛点出发的低门槛项目不会写代码也没关系，核心是 “解决真实痛点”。我的路径是：从日常工作痛点切入（比如文字排版混乱、内容整理耗时）用 AI 辅助 + 低代码工具搭建小工具部署上线实际使用（哪怕功能很基础）比如我做的文本排版小工具、内容格式化网站，虽简单但走完了从需求到落地的完整链路，在产品面试中含金量很高。四、最后一个关键提醒：学好英语学好英语不仅能顺畅阅读官方技术文档，还能第一时间上手海外前沿 AI 工具、跟进原始技术社区讨论，紧跟模型和产品的更新节奏，在 AI 产品赛道保持信息差优势。

首先得明确：意向岗位的基础技能是什么？其实就是 JD 里重复出现频率最高的要求，大概刷 100 个岗位描述就能摸清楚。比如 AI 产品岗，核心就是 AI 能力（prompt、agent、AI coding）+ 产品经理基本功（用户需求挖掘、功能设计、画原型、写 PRD）明确目标后，就得针对性准备简历上的 AI 项目。这里重点说下怎么打造能写进简历的 AI 项目 —— 核心态度是：别把 AI 项目想太复杂，本质上它就是你已掌握的 AI 技能的一次集中展示🚬Prompt 部分现在不太建议单独把 Prompt 做成一个 AI 项目（分量有点轻...）不过我入行初期，把接触到的各类优质 Prompt（比如李继刚老师、云中江树老师分享的内容）拆解后，换不同需求复现 —— 不管是用 Lang GPT、Lisp 还是 Markdown 实现任务解决、卡片生成，只要是为解决问题写的 Prompt，我都整理进飞书文档，把文档链接附在简历上，之后就拿到了美团的面邀。给牛友们做个思路参考，别小看自己的每一次尝试Agent 方向还是那句老话：先模仿再创新。先选个顺手的平台（Coze、Dify、N8N 都可以），找 Agent 搭建的保姆级教程视频，一步步跟着复现。成功跑通后，再考虑做功能优化、重构或者新增模块，甚至自己从零搭建一个同类型智能体。这个过程中，重点关注那些 “达不到预期效果” 的环节 —— 哪怕暂时解决不了，也要先思考问题出在哪、可能的解决方向是什么AI Coding 方向现在 Cursor、Claude Code 这类 AI 编程工具基本能实现零基础编程，所以这部分核心不是 “怎么做”，而是 “做什么”。别急着直接输入需求，先想清楚几个问题：这个 Demo 要解决什么用户痛点？目标用户画像是怎样的？怎么触达用户？后续有哪些优化空间？（这看似繁琐，但绝对是面试必问 Top1，懂的都懂）如果时间允许，最好先写个简单的 PRD，能让 AI 工具更精准地完成你的需求。项目不用追求功能多全，聚焦 1-3 个核心功能点就行，关键是要有新意，能做全栈项目更好

牛友们注意了，能写进简历的 AI 项目，至少得满足这三点：第一，有明确的任务场景和输入输出第二，系统可自动运行，无需人力维护第三，解决了某个实际问题很多人做了个小 AI demo，就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”，结果一面聊下来，项目既不成型、跑不通，更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况：有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”，但被问到 “系统在哪用？触发条件是什么？对话上下文怎么保存？Agent 之间怎么分配任务？” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt，用户每次都要手动输入一串命令，根本没有完整流程，更谈不上调度。反过来，另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼：一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求，这位同学写了个不到 200 行代码的小服务，只需上传本季度的工作内容，就能自动拆分为多个目标，还能输出三种版本（自我驱动、结果导向、量化可追踪），甚至支持风格转换（偏运营、偏产品、偏技术），能跑、能用、还能灵活修改。显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目，不在于你集成了多少模型、用了多少工具，而在于你是否跑通了完整任务流程，交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴，但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。