DeepSeek Harness上线后，我整理了10道可能出现在测试开发面试里的题
本文整理了10道聚焦DeepSeek Harness（dsh）的AI测试面试题，涵盖概念理解、实践策略与开放思辨。dsh是2026年发布的开源Self-Evolving Agent框架，强调“一切皆插件”与可回滚自进化。题目直击Agent测试核心难点：非确定性验证、循环稳定性、插件兼容性及自进化风险，每题附考察点与可复用思路，助你应对AI时代测试新挑战。
从单点工具到数字员工：企业级Agent的进化之路
2026年，企业级AI智能体正从“单点工具”迈向“数字员工”。瓴羊AgentOne以岗位为本，通过Data（能信）、Agent（能干）、FDE（能打）三角能力，提供AI销售、客服、运营、营销四大标准化员工，并支持定制化扩展。聚焦GMV、解决率等业务结果，实现Multi-Agent协同与全链路可观测，助力企业规模化落地。
模型一本正经地胡说八道——幻觉检测与线上监控
本文以真实舆情事故切入，详解大模型幻觉的检测与防控三道工程防线：离线评测、发布门禁、线上监控，强调用faithfulness指标量化“胡说”程度，将幻觉从不可见风险转化为可观测、可告警、可回滚的可控指标。
