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...

28届想找大厂日常，简历求建议。以及想问一下netty会问到什么程度，会问优化和源码吗？

本来实习的好好的，感觉都没啥问题，基本都是给活当天就做出来。突然就被人事说，有更适合的人了，喊我三日之内离职。甚至带我那个老员工都不知道，还说后面给我派其他活，没想到我自己被开了。哎，实习实习没了，毕业论文还写的一坨，感觉前途一片迷茫啊

什么是 Multi-Agent ？就是一个由多个分工明确的 AI 角色编排而成的协作团队。每一个 Agent 各司其职，通过互相交流协作来实现复杂任务相比单 Agent 的优点降维解耦：单 Agent 在处理庞杂任务时，容易因为上下文过长而丢失焦点或产生幻觉。多智能体让每个 Agent 只专注特定领域，挂载专属的系统指令和工具，降低模型的认知负载交叉验证：Agent 之间能互相审查与辩论。比如“开发 Agent”写完逻辑，“测试 Agent”立刻跑测试用例挑错，这就是为什么一般流程后会加一个 correct_node非必要不升级一定要多 Agent 吗？一个需求，能用函数解决就优先函数，函数解...