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...

要简历的不少，但没面😥同学都在实习，好焦虑😢

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

📍面试公司：商米科技🕐面试时间：05/20💻面试岗位：golang后端开发❓面试问题：Go 语言中 map 使用有哪些注意事项？Go map 底层数据结构是什么？map 桶元素增多时，溢出桶机制是怎样的？时间复杂度变化？map 写入数据量超过初始容量时，什么时候触发扩容、怎么扩容（等量 / 双倍扩容）？如何用 Go 实现流量控制、限流（上游 QPS 有限，控制并发不超上限）？Go 语言有哪些会导致内存泄漏的场景？除了 channel 未关闭还有哪些？高并发 & 接口性能优化类（读多写少资讯首页场景）资讯首页读多写少、全国 / 全球用户访问，如何最大化保证接口响应速度、降低延迟？从...