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...

她只知道我"在找工作"。每次视频她都问："今天怎么样啊？"我能怎么说？"今天笔试挂了一场"？"今天面试没过"？"今天投的简历已读不回"？说了她也不懂"笔试""AI面""HR面"都是啥。她只会跟着着急。所以我每次都说："还行。"她就放心了。然后开始跟我聊家里的狗下崽了、小区门口的超市关门了、隔壁奶奶摔了一跤。这种对话我以前觉得啰嗦，现在我就想听她说这些。比什么"加油宝贝"有用多了。

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

先说一个我自己实习时候的真实观察。同一批进去的实习生，半年后水平拉开的差距远比想象中大。但拉开差距的，往往不是谁拿到的需求更"高大上"，而是谁更愿意在边缘活里多问一句"为什么"。那些拿到核心需求的人，大概率会做得不错，因为有人带、有压力、有反馈，不进步都难。真正决定上限的，反而是中间夹着的那些"杂活"——一个权限模块的小改造、一段 session 逻辑的兜底、一次老接口的迁移、一个临时的脚本任务。这些东西没人盯着你做得多好，做完就过了，做砸了也没人记得。但恰恰因为没人盯，反而是最适合你"夹带私货"地思考的时机。我自...