评估与全局观:怎么量化 Agent 好坏、落地最大挑战

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55 道原题
  1. Text2SQL 系统的准确性怎么评测?用户反馈 SQL 不可用时,系统怎么回流优化?

    原题
  2. 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?

    原题
  3. 如何通过两套 Harness 的同任务对照与组件消融定位效果差异?

    原题
  4. Skill 路由应该如何构造测试集并评估?

    原题
  5. 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?

    原题
  6. 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?

    原题
  7. Multi-Agent 出现 Badcase 时,如何定位责任 Agent,并判断是否需要 SFT?

    原题
  8. 什么是 AI-native 团队?如何判断团队离 AI-first 还有多远?

    原题
  9. 如何实现基于 VLM 的 Benchmark 系统,并避免评测模型自说自话?

    原题
  10. 生成内容常见的质量 Bad Case 有哪些,如何分类与评估?

    原题