Google Cloud 总结 agent 插件评测工程的 4 条实战经验
rseroter · x · 2026-09-22
Google Cloud Tech 团队发布文章，总结构建 agent 插件过程中学到的 4 条评测工程（evaluation engineering）经验。文章的核心论点是：构建 agentic 系统真正的难点不在搭建，而在度量——系统化、可复现的评测体系是构建可靠 AI 系统的基础设施。原文给出系统性方法框架，适合正在做 agent 工程的团队参考。
「编程与Agent」频道最新
- iPhone 镜像+computer use,本地实测 iOS 应用的新玩法 — var_epsilon · 2026-09-22
- 博主：界面清晰的垂直 Agent 或比通用聊天 Agent 更易养成习惯 — signulll · 2026-09-22
- Jev 实战演示:专攻有界决策的模型路由与代码评审仲裁 — kristiyanstoyanovAI · 2026-09-22
- 把 AI 从浏览器标签搬到桌面常驻后，真正变了什么 — LYKN-ai · 2026-09-22
- MCP 只解决了工具传输，没解决工具选择：agent 为何仍爱 grep — Wise_Reflection_8340 · 2026-09-22
- PowerShell 里玩转 Jev：把英文意图变成带概率的本地文件搜索 — dfinke · 2026-09-22