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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...

不透露岗位了，这次面试的方式非常奇怪。算是纯聊天加八股盛宴（os+net+mysql）大满贯了。最后算法也是easy题目，面完一小时接到二面通知，有点害怕。二面直接冲

恐怖如斯

作为后端开发实习生，从最开始瞎用AI踩坑，到现在每天高频使用AI，把工作效率提升了3倍，我深刻明白：用AI的次数多不厉害，把AI用在刀刃上，真正帮自己减负、提效、成长，才是核心。先说说我一天的AI使用频率和场景，不算生活里的琐事，纯工作场景，一天就会用AI20次左右，主要集中在这几个模块，也是我总结出来的，职场人用AI最高效的几个方向：一、核心工作提效：用AI做“重复劳动的替身”，把精力留给核心思考这是我用AI最多的场景，占了一天使用次数的60%，核心原则是：所有标准化、重复性、低思考成本的工作，全交给AI。代码开发辅助：这是每天用得最多的。基础的CRUD接口、工具类、通用函数、单元测试、代码...