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如果你最近关注AI Agent，会发现大家好像都在做Agent了，而且功能越来越多，场景越来越复杂。但一个很现实的问题也开始出现——这些Agent到底做得好不好？差在哪？还能怎么优化？很多时候，这件事不能仅仅肉眼看出来的。今天这个AI Agent评测工程师就在解决这个问题。相比“做Agent”，它更关注的是另一件事：如何系统性地评估一个Agent的能力，并用结果反过来驱动产品迭代。一天一个AI岗位介绍，今天我们来看看AI Agent测评工程师。🧩 主要工作内容：给Agent建立一套“可量化的评价体系”从JD来看，这个岗位的核心并不是开发功能，而是围绕“评测”做一整套体系建设。但这里的“评测”...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

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1. 如果让你设计一个 Agent 的规划器，怎么避免它每一步都重新规划，导致路径震荡？规划器不能每拿到一个 observation 就整体重算，不然很容易出现前一步刚决定检索，后一步又改成总结，再下一步又回去检索，整个执行路径会来回抖动。更稳的做法是把规划分成“全局计划”和“局部调整”两层。全局计划只定义阶段目标，比如信息收集、证据校验、结果生成；局部调整只允许在当前阶段内微调具体动作。另外要给 planner 一个明确的状态表示，比如当前子目标、已完成步骤、失败原因、剩余预算。如果没有状态约束，模型会把每次新 observation 当成全新任务来理解。线上一般还会加“重规划阈值”，只有在...