第一场字节，三进宫，压力还是那么的大，现场共享屏幕启动项目看流程，结果当场出bug，在这浪费了将近20min还没搞出来（其实就是提示词模版给错了，导致空指针，还是压力太大了），然后问我二开项目是不是没跑过 ,算法是判断一棵树是不是另一棵树的子树，好像是力扣原题，75min。第二场钉钉，出场景题看你思考的深度（大型qps的一个系统，要求用到磁盘，怎么优化，我的思路是redis那一套，多实例，缓存，缓存淘汰策略），跟面试官有说有笑，谈到了ai 替代程序员的话题，45min，无算法。第三场美团，这个体验最好，面试官是个同龄人，彬彬有礼，一直围绕着项目聊，对每一个点都仔细询问，有没有什么替代方案，也问...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

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...