26届C++次长offer

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...

原来9也不过是如此，还有非全本科吗，第一次知道二编多来点9骂我，双非的就算了，你骂我我也不听三编图二我更是不知道该怎么回了，我已经发过简历缩略图+在线简历也写清楚了，你还这么问我

最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...