评估与全局观：怎么量化 Agent 好坏、落地最大挑战

评估和全局观是面试的最后一道关——通常出现在终面或 leader 面。前面的题考的是“你能不能做”，这类题考的是**“你有没有运营经验”和“你对这个领域有多深的思考”**。

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本篇目录

• Agent 评测体系
• AI 工具与开发经验
• RAG 与 Agent 评测指标
• 落地风险与行业趋势
• 评测方案设计与实践
• Q：如何为 Word、PDF、Markdown 等文档生成与编辑能力设计通用自动评测框架？
• Q：用户在线反馈怎么收集？不同模型和 Prompt 的 AB 测试怎么设计？
• Q：AI 写代码越来越强，算法工程师的角色会怎么变？
• Q：哪些类型的 Agent 产品在未来 2 年内最可能被淘汰？
• Q：Agent 自进化闭环如何设计？怎样判断沉淀出的经验值得进入系统？
• Q：如何证明 Agent 的最终答案真正使用了工具或检索证据，而不是凭模型常识猜中？
• Q：独立 Verifier 和 LLM-as-Judge 应该如何分工？
• Q：树形意图识别和逐层路由应该如何设计，并构造评测集避免误差级联？
• Q：如何通过两套 Harness 的同任务对照与组件消融定位效果差异？
• Q：Skill 路由应该如何构造测试集并评估？
• Q：Multi-Agent 出现 Badcase 时，如何定位责任 Agent，并判断是否需要 SFT？
• Q：Skill 的调用量、Token 成本和效果埋点应该放在哪一层？
• Q：供应商不返回 usage 时，如何核算 Agent 的 Token 和成本？
• Q：什么是 AI-native 团队？如何判断团队离 AI-first 还有多远？
• Q：如何判断用户反馈真的让 Agent 变好，而不是噪声或选择偏差？
• Q：评审 Agent 为什么要左移？应该左移到需求、设计还是编码阶段？
• Q：如何为跨任务重复出现的安全或质量问题生成稳定 Fingerprint，并安全接入自动修复 Agent？
• Q：如何实现基于 VLM 的 Benchmark 系统，并避免评测模型自说自话？
• 这类题的答题模式
• 附：看完这 5 篇，你应该注意到的答题模式