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...

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了

自我介绍介绍项目，背景，解决的问题，关键实现输出题 new Promise((resolve, reject)=>{ console.log(1); resolve(1); console.log(2); throw new Error('err'); console.log(3); reject(3) }).catch((res)=>{ console.log(res); }).then((err)=>{ console.log(err); }) //1 2 1 手写：数组全排列并发请求控制（无二面面经是因为二面问的不多，都是实习项目和经历）