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...

这个是流程终止了吗

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

1. 你的项目中使用了消息队列（MQ），如何保证消息的可靠性投递（不丢失）？回答：保证可靠性需要从三个阶段入手： 生产者阶段：开启确认机制（如 RabbitMQ 的 Confirm 模式或 RocketMQ 的同步发送）。发送失败时进行重试，或者记录日志入库。MQ 节点阶段：开启持久化（交换机、队列、消息全部持久化到磁盘）。如果是集群环境，使用镜像队列或多副本同步，确保 Leader 宕机后数据不丢。消费者阶段：关闭自动 ACK，改为手动 ACK。只有在业务逻辑处理成功后才返回确认，防止消息在处理中途由于异常丢失。2. 谈谈 Netty 的高性能架构，为什么它比传统的 Tomcat 连接器更快...