1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

我本来想还有一个月就能刷完力扣hot了，然后再复习复习八股。但是我看到基本你们的面经都有agent，我之前用过spring ai，要给我简历的项目一个加agent吗（2026.3.29加了一个agent，这样写行吗）

相比一面偏基础与语言细节，微信支付的二面明显更偏向系统设计 + 工程能力 + 真实场景问题。整体感受可以总结为一句话：不再考“你会什么”，而是考“你在复杂系统里能不能做决策”。问题往往有几个特点：从项目出发，一路深挖强调高并发、高可用、数据一致性关注线上问题处理经验非常看重“设计能力”和“取舍意识”很多问题没有标准答案，但每个问题都可以被不断追问：为什么这么设计？有没有更优解？代价是什么？下面是整理后的核心问题清单。项目与工程能力介绍你做过的最有挑战性的项目，核心难点是什么？项目中最大的技术瓶颈在哪里？你是如何定位的？如果让你重新设计这个项目，你会如何优化架构？项目中有没有出现过线上事故？你是...