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”...

第一段实习死活找不到沟通 200+，只有 5 个面试

一直想发的，但因为一面面了 1h47min 让我整理面经就整理了好几天小黑盒面试官有个特点，你要是没回答到他的点上，他就会打断你，会一直深挖整个面试压力爆大，过程中大脑宕机重启宕机重启一面自我介绍介绍下 GMP 是什么东西？如果在早期的 GM 模型中，我们直接给每个 M 分配一个本地队列和上下文资源，不也能解决全局锁冲突的问题吗？为什么非得在 G 和 M 之间，再凭空造出一个 P 的抽象层呢？M 没法窃取吗？为什么非要 P？如果 M 阻塞掉，P 会怎么处理？怎么动态知道 M 会阻塞，并提前退回 P？M 被解绑后，它还有 P 吗？新接手的 M 是哪来的？如果所有的 M 都进行了系统调用，程序会停...