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...

已经不求大厂实习了，有个中厂就烧香拜佛了。求各路朋友给个建议吧，实验室项目我做的不是我写的这个，这个是我拿到他们的代码做了websocket和jwt的升级；个人项目是我基于导师曾经说过的需求有灵感启发自己写的。真想有个实习啊，来脱离导师时不时的需求，还没钱又花时间！

离职了，唉！真的好累，上个月一个月白天上班，晚上熬到1.2点写毕业设计。上班压力也大，感觉自己责任心太重了，给自己加的压力就大了。想好好躺平休息，又担心没工作，唉😮‍💨！加油吧！

核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...