凌晨两点半，我盯着终端里滚动的报错日志，CPU风扇转得比咖啡机还响。那个用LangGraph写的客服Agent，在第五轮对话时突然把用户地址识别成了商品编号，然后自作主张下了个订单。调试器里一看，不是模型问题，不是Prompt问题，是我上一版代码里随手写的一个全局变量，把上下文状态给污染了。那一刻我意识到，Agent工程里最危险的从来不是模型幻觉，是你自己留下的技术债。而这个认知，恰好引出了今天想聊的——构建你的Agent作品集。很多同学来问我，说博客也写了，GitHub也传了几个demo，为什么面试官看完作品集没反应。我让他们把仓库链接发过来，打开一看，好家伙，九个项目全是“基于OpenAI API的聊天机器人”，改个Prompt就算一个项目，README里就一张截图加三行安装命令。这哪是作品集，这是GitHub上的垃圾堆。真正的Agent作品集，得让看的人三十秒内明白三件事：你解决过什么别人解决不了的问题，你的工程化水平到了什么程度，你踩坑之后的反思能不能帮团队省时间。不是炫技，是展信。我的习惯是，每个作品集项目都从一次真实崩溃写起。去年我做过一个多Agent协作的文档审阅系统，主线是让三个Agent分别负责逻辑、合规和文风，最后汇总意见。一开始跑通的时候我特兴奋，结果一放到真实文档上，三个Agent互相打起来了——A说这段逻辑有漏洞，B说A引用的条款已废止，C说B的文风建议和公司模板冲突，最后汇总Agent崩溃了，输出了一篇比原文还长的吵架记录。后来我查了三天，发现根子不在Agent能力，在我给它们共享了同一个记忆缓冲池，导致各自的“事实依据”串味了。这个项目的作品集我写得极其详细，不是贴代码，而是把这个架构冲突画成文字时序图，解释为什么Agent间的上下文隔离比模型精度更重要。面试官看到的是你能定位跨模块的隐性耦合，而不是你