最近在准备和整理 AI Agent 方向的面试内容，顺手看了不少开源教程。其中 Datawhale 的 Hello-Agents 很适合做系统入门。它的定位是《从零开始构建智能体》，内容覆盖智能体基础、ReAct、Plan-and-Solve、低代码平台、Agent 框架、Memory、RAG、上下文工程、MCP/A2A、Agentic RL、评估和综合案例。如果你是第一次系统学 Agent，Hello-Agents 这种路线很完整，适合从概念到代码慢慢补。但我在准备面试时发现，另一个问题更迫切：系统学过 Agent，不等于能在面试里讲清楚 Agent 工程。面试官不会只问你「ReAct 是什...

双非想找一个27暑期实习，是我简历写的太烂了吗？为什么全部都是已读不回啊😭求各位大牛帮忙看看😢

真没招了  原来是卖课的.. 把我的感动还来...

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...