本文是 Agent 高频面试题详解系列第 4 题，系统讲解 Agent 效果评测体系。文章基于 64 场面试面经分析，归纳出评测追问的八个方向，并结合 Anthropic、OpenAI 等实践经验展开：先明确评什么（Agent 评测难在结果在环境状态中、路径不唯一、结果不确定）；评测集怎么建（题目来自真实失败、业务方、合成数据，注意分层、防泄露与防过拟合）；谁来打分（代码判分、模型判分、人工判分三种方式的取舍，LLM-as-a-Judge 的位置偏差、冗长偏差等已知问题及校准方法）；以及如何通过基线对比、多次运行排除随机性，证明改进真实有效。文章强调评的是 Harness 和模型的整体，判结果而非规定路径。
本文是 Agent 面试高频题详解第 3 题，围绕多 Agent 架构展开。作者结合 50 位作者、63 场面试的面经，系统梳理了六个追问方向：要不要拆、怎么拆、怎么通信、结果谁汇总等。文章指出单 Agent 在上下文膨胀、工具过多、提示词分支复杂、无法并行四方面会卡住；同时多 Agent 有 token 成本（约为普通对话 15 倍）、协调开销、信息丢失和错误传播等代价。文中总结了主从、流水线、并行分片、执行加审查、按意图转交五种结构，以及上下文、工具权限、可验收三类拆分边界，并对比 Skill、MCP、Workflow、SubAgent 等概念的适用场景，最后给出通信方式与面试应答要点。
本文解析一道 OpenAI 面试真题：重构一个基于斜杠命令的 legacy 聊天服务（含 AwayBot、MeetBot、TacoBot）。作者提出五步解法：先冻结旧行为并编写黄金测试，再定义 should_activate/execute 接口分离判断与执行，为全局状态找到归属组件，比较直接调用与事件总线两种协作方案并给出迁移顺序，最后单独提交行为修复。文章附有最小事件驱动实现的完整 Python 代码，并讨论了事件时序、bot 注册顺序、测试策略等细节。
本文解析一道 Anthropic 真实面试题：如何从 profiler 采样快照还原函数调用事件。全文分三部分：Part 1 将采样序列转换为 start/end 事件，核心是通过 LCP 对比相邻栈，end 从内到外、start 从外到外，frame 身份为 (depth, name)；Part 2 处理流式输入与去噪（debounce），只保留 O(depth) 状态，frame 身份沿 LCP 链追踪而非看名字；Part 3 用反转后缀 trie 实现崩溃 trace 的尾部匹配归因。文末附完整参考代码与备考清单，强调事件顺序的语义正确性是面试考察重点。
作者整理了25道Agent方向高频实操面试题，聚焦一线项目落地痛点，分为五大模块：Agent核心架构（ReAct与Plan-and-Execute选型、多Agent设计、HITL机制）、工具调用落地（Function Calling、Schema设计、重试熔断降级）、记忆与状态管理（长短记忆、Token溢出）、效果优化与问题排查（Bad Case溯源、性能瓶颈定位）以及Agent+RAG落地（检索优化、幻觉防控）。这些题目针对FDE等需要真实项目落地经验的岗位，大多是开放性问题，能同时考察面试官和面试者的实战深度。
文章介绍面向没有专职 HR 的小企业的 AI 招聘辅助服务方案：交付 1 份 JD、1 张候选人评分表和 1 套结构化面试题。作者详细说明了如何写清可验收的交付物、用固定需求表收齐客户材料避免返工、大模型只做初稿而人工负责确认、分档定价策略（99/299/699 元）、用样品换首批客户对话、5 步交付流程与质检要点，以及合规与风险边界。最后提出 7 天验证单一信号，并强调每单归档复用资产，实现稳定交付和逐步提价。
