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多个智能体协作时，整个智能体协作的链路就被称作为 TraceAgent 项目的测试和评估，一般不能只看其中某个模型单次回答好不好，而是要按 Trace 来评估单元测试：把 Prompt、工具调用、参数解析这些关键模块拆开单独测。比如说模型能否选择正确的工具？Agent 调工具时，是否按照工具提前定义好的结构来传参？异常出现时有没有兜底？端到端测试：重点看 Agent 在多轮任务里能不能稳定完成目标。这一步需要反复调试，因为 Agent 的问题往往不是某一步错，而是工作流、工具调用、观察结果、继续决策这一整条链路中某部分出了问题离线评测集：把真实业务中的典型问题、边界问题、失败案例沉淀成 ben...

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1.介绍自己的一个项目的整体流程2.数据库缓存一致是怎么做的3.高并发条件下异步update数据库，如果异步消息没送到数据库，就会出现数据库和redis信息不一致问题，怎么解决4.我看你用了服务发现？（我说用的nacos5.Nacos的作用，底层协议是怎么样的（我估计是想让回答出来gRPC6.Agent项目如果用户会话记忆过长，怎么处理，是否考虑压缩上下文7.微调大模型测试的时候怎么判断大模型微调的效果是好是坏，只是依靠人工查看指标吗8.如果有一个5000-10000个任务的线程池，要求必须全部完成，怎么设计线程池9.是否有了解过openclaw等框架，对skill有什么了解，会用吗10.手撕...