如果你最近关注AI Agent，会发现大家好像都在做Agent了，而且功能越来越多，场景越来越复杂。但一个很现实的问题也开始出现——这些Agent到底做得好不好？差在哪？还能怎么优化？很多时候，这件事不能仅仅肉眼看出来的。今天这个AI Agent评测工程师就在解决这个问题。相比“做Agent”，它更关注的是另一件事：如何系统性地评估一个Agent的能力，并用结果反过来驱动产品迭代。一天一个AI岗位介绍，今天我们来看看AI Agent测评工程师。🧩 主要工作内容：给Agent建立一套“可量化的评价体系”从JD来看，这个岗位的核心并不是开发功能，而是围绕“评测”做一整套体系建设。但这里的“评测”...

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...