1、自我介绍2、项目深挖3、如果让你设计一个 Agent 的评测体系，你会怎么做Agent 的评测不能只看最终回答像不像，因为很多场景里最终答案看起来没问题，但中间过程其实已经错了。真正可用的评测体系应该至少覆盖三层。第一层是结果评测，也就是任务有没有完成，最终输出是不是符合目标。第二层是过程评测，要看任务拆解是否合理、工具是否选对、参数是否正确、执行顺序是否稳定。第三层是系统评测，要看延迟、成功率、重试率、单次成本、异常恢复能力这些工程指标。如果是线上系统，我会把评测拆成离线和在线两部分。离线阶段构造标准数据集，做固定样本回放，评估规划正确率、工具调用成功率、任务完成率和输出质量。在线阶段则...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

牛友们，都说春招对于我们这种学院本会更友好，为什么boss上都是直接回复不合适，连简历都没机会发出去，牛友们能看看这个简历有什么问题吗。

这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt，提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑，紧接着抛出一记灵魂暴击：“那你怎么定义‘质量提升’？你怎么用数据证明，你的 模型 跑得比昨天更好？”这个时候，如果你挠挠头回答：“我自己抽查了几条结果，感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼，靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验，很容易陷入“只看好案例（Cherry-picking）”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前，这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval（评估）体系拍在桌面上：“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前，我会构建一套...