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...

一面大概 45 分钟，面试官上来就直接问项目，没有任何寒暄，问完项目立刻切到技术题，节奏很快。问题不是孤立的，每道题都会顺着你的回答继续追问，感觉像是在顺着你的知识边界一路往里挖。Linux 内核、驱动、进程通信这几块问得很细，不是背概念就能过的，要能说清楚底层原理。最后手撕代码，题目不难但时间紧，建议提前练好链表和位操作。整体感受：真懂比背得多更重要。1. 自我介绍略，建议 2 分钟内说清楚：用过哪些芯片平台、做过什么项目、技术栈是什么，突出和嵌入式 Linux 相关的经历。2. Linux 进程和线程的区别？内核里怎么描述它们的？这道题很多人只说"进程是资源分配单位，线程是调度单...