agent八股从哪看

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...

上一篇发出来之后，私信和评论里问得最多的就是："有没有具体项目可以参考"，现在四个方向各挑了一个GitHub 高质量开源项目供大家参考。AI Coding：Aider44k+ stars，Apache 2.0最值得学的部分是 repo map。前一篇里讲过"为什么不能直接把整个仓库塞给模型"，repo map 就是这个问题最早的开源答案之一：用tree-sitter解析代码，提取每个文件里的类、函数、关键定义，再用图算法算出哪些符号和当前任务最相关，只把这些塞进context。二改：repo map 适配熟悉的语言生态（Aider对Python/JS 最好Deep Research：GPT-Researcher27k+ stars，MIT核心是planner和execution两类agent分工：planner把研究问题拆成一组子问题，execution agents并行去抓信息，最后由publisher聚合成带引用的报告。为了控制成本，会按需在 gpt-4o-mini 和 gpt-4o 之间切，一次任务平均 2 分钟、几美分。二改：挑具体领域，比如医疗文献综述、行业财报对比、学术 survey，在被大部分项目忽略的环节上做深，评测体系、引用质量、矛盾信息的处理。AIOps：HolmesGPT2025 年 10 月成为 CNCF Sandbox 项目，Apache 2.0。只读权限和 RBAC 是写在架构层的，agent 没有误操作生产的能力二改方向：HolmesGPT 默认覆盖云原生场景，如果方向偏数据库、偏前端监控、偏业务告警，可以基于它的架构做垂直版本。长期记忆：Letta（原 MemGPT）22k+ stars，Apache 2.0Letta 是 agent runtime，整个 agent 跑在 Letta 里，记忆系统是它的核心而不是附加层。核心设计来自 MemGPT 论文：把 LLM 的 context window 当成虚拟内存来管。二改方向：挑一个很小但真实的场景，比如基于过去几个月聊天记录学写作风格助手，然后在 short-term/long-term怎么分、何时清理、怎么避免老信息污染上做扎实。

大家好，我是@程序员花海。近期一直在参与团队内 AI Agent 方向的技术面试，面过大量应届生与转行开发，聊得多了也越发清楚，大部分求职者看似项目写得满满当当，基础知识背得滚瓜烂熟，一深入交流全是漏洞。今天不从备考角度讲知识点，单纯站在面试官视角，聊聊我在面试过程中，发现绝大多数人身上普遍存在的真实问题，也是直接决定你能否通过面试的核心原因，准备面试的同学自行对照自查。一、只会调用框架接口，完全不懂底层运行逻辑这是面试里最普遍也最致命的问题。很多同学学习 Agent 全程依赖现成框架，不管是日常开发还是做项目，全程只会调用封装好的方法，顺着教程一步步完成流程搭建，从来不去深究内部执行逻辑。问...

AI作弊真的挺明显的😅 昨晚面试了一个实习生，带着眼镜都反光，我都看到滚动的字幕了😅 要作弊先把自己的眼镜摘下来行吗.... 问项目也得看AI怎么回答的，项目真的是自己的吗？