Agent的本质是“让大模型按业务逻辑执行”，这不就是游戏后端一直在做的“行为树”和“状态机”吗？，现在主流的Agent框架（如LangGraph、AutoGen），核心都是“图结构+节点执行”，和我们做游戏服务器里“有限状态机”处理玩家行为的思路几乎同构。Agent最难的不是调用API，而是“异常处理”——当AI跑偏了怎么兜底、超时了怎么重试、上下文太长怎么截断，这些“工程稳定性”的东西，后端开发太熟了。

1、自我介绍2、如果让你设计一个可回放、可调试、可审计的 Agent Runtime，你会怎么做一个真正能在线上稳定运行的 Agent Runtime，不应该只是“模型 + 工具调用”这么简单，而应该是一个有状态机、有事件日志、有回放能力的执行系统。我会把它拆成几个核心模块：任务上下文、Planner、Executor、Tool Adapter、State Store、Event Log、Policy Engine 和 Replay Engine。任务执行时，不是把所有中间过程都放在 Prompt 里，而是把关键状态结构化存储。比如当前步骤、已完成动作、失败次数、工具返回摘要、等待确认事项、上...

Agent 架构设计与模块联动，包括模块分工、难点（如任务拆解、多模态对齐、记忆检索效率）、模块间如何协同工作。

1、自我介绍2、项目深挖3、如果让你设计一个 Agent 的评测体系，你会怎么做Agent 的评测不能只看最终回答像不像，因为很多场景里最终答案看起来没问题，但中间过程其实已经错了。真正可用的评测体系应该至少覆盖三层。第一层是结果评测，也就是任务有没有完成，最终输出是不是符合目标。第二层是过程评测，要看任务拆解是否合理、工具是否选对、参数是否正确、执行顺序是否稳定。第三层是系统评测，要看延迟、成功率、重试率、单次成本、异常恢复能力这些工程指标。如果是线上系统，我会把评测拆成离线和在线两部分。离线阶段构造标准数据集，做固定样本回放，评估规划正确率、工具调用成功率、任务完成率和输出质量。在线阶段则...