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...

已经投了好多家了，小厂都没给面，是简历很差嘛，求指点😭😭😭

这半年突然都是agent岗，传统Java感觉已经找不到了，做了rag感觉也不够用，投不了agent开发的岗😭😭😭，这能找到实习吗？接下来是该怎么办，去系统学Python的agent开发吗？还是拿这个继续投？各位大佬给点建议吧

先泼一盆冷水：实习生，尤其是前期，不打杂是不可能的。公司付钱，本质上就是购买你处理确定性事务的时间，来释放正式员工处理不确定性问题的带宽。但这里藏着一个巨大的信息差和机会差：公司以为它买的是你的“劳动力”，但你可以学到的，是一整套“职业化”的底层操作系统。第一步：翻译黑话，从动词升级不要写你“做了什么”，要写你“创造了什么改变”。每天筛简历，打电话约面试负责简历筛选与面试邀约执行人才初筛与触达：日均处理150+份简历，建立关键词标签库，实现初筛效率提升40%更新招聘表格，统计面试数据协助维护招聘数据主导招聘数据运营：独立维护实时招聘看板，通过数据异常波动预警，助力面试到场率提升15%整理面试官...