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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...

但是事业顺利了😎

大家好，我是@程序员花海。最近看了非常多同学的大厂AI Agent、大模型开发实习简历，包括很多飞书、阿里、字节的实习生项目。我发现一个很致命的共性问题：现在很多同学的实习经历，字数很多、技术栈很满、数据很漂亮、名头很大，但是完全没有技术思考。看着是大厂核心岗，实际上写出来的内容，全是表层业务堆砌，面试官一眼就能看出：你只是执行层，没有架构层、问题层、取舍层的深度思考。今天我拿一份非常典型的飞书AI大模型实习简历给大家拆解，为什么这份简历看着无敌，实则面试极易被问穿，同时直接给大家放上优化后的高阶写法，照着改就能质变。这份实习经历，属于现在最典型的流水线式实习简历。结构完美、数据齐全、关键词拉...