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30道选择题 + 1道 Prompt 题，60分钟，总分100。选择题考的是行测，Prompt 题是花店订单计算，还好把prompt题拍下来了 选择题是：言语理解、数字推理、数量关系、判断推理、资料分析 Prompt 题：花店订单计算器 这道题要写提示词让 AI 算花店订单费用 规则梳理一下：  花束分三档： 枝小束基础价 ， 枝中束 ， 枝大束  花材加价：玫瑰 /枝，百合 /枝，向日葵 /枝，康乃馨不加 会员花材加价打八折，有小数直接去掉（向下取整） 包装：豪华 ，礼盒 ，普通不加 配送： 公里内免费，超出部分每公里  块，不足  公里按  公里算，自提免费 节日（情人节/母亲节）：花束费...

吓哭了，明天被面试塞满了

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...