9.11快手一面（后端开发）

大家好，我是@程序员花海，眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启，后端卷到没边，AI Agent的岗位占主导，很多牛友在我的评论区留言，想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下，打开淘天的招聘页面，以校招为例，一眼望去全是AI相关的岗位，只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users，也收到了牛友们的强烈好评，这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文，只学面试必问、项目...

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

有大佬能帮忙看看，简历还需要怎么改吗🥲🥲

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...