一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...

牛客上看到好多28届双非oc大厂日常 羡慕死了  学了一年 每天6-8小时没停过基本 双非就像有案底一样 投了一段时间 中小厂没一点声音 boss上也是大部分已读不回 就几个要简历 😭😭😭

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

作者前言： > 最近大模型和 Agent 火得一塌糊涂，牛客上每天都能看到一堆“大模型应用开发”、“Agent专家”的岗位。作为一个从传统搬砖/非技术背景一路摸爬滚打转过来的过来人，看着朋友圈里动辄几千块的“AI大咖带教班”，我只想说：快捂紧你的钱包，别再被割韭菜了！ 转岗大模型应用层真的不需要你先去啃半年算法。  一、 转岗核心前提：先搞懂“AI Agent开发”到底做什么，别盲目跟风 很多传统开发和非技术同学，看到“AI Agent”这个词热度高就盲目跟风转岗，连这个岗位的核心工作都没搞懂，最后学了半年还是找不到工作。 我转岗初期也踩过这个坑，一开始疯狂学深度学习、啃 Transfo...