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适合做过 Agent 工具调用的人，重点练接口设计、参数校验、失败重试、重复执行和安全控制。
教学示例：先换成自己的真实项目描述，再逐题练习。下面保留完整追问分支、检查重点与评分规则。
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求职指南 · 简历项目模拟面试
适合做过 Agent 工具调用的人，重点练接口设计、参数校验、失败重试、重复执行和安全控制。
适合做过 Agent 工具调用的人，重点练接口设计、参数校验、失败重试、重复执行和安全控制。
教学示例：先换成自己的真实项目描述，再逐题练习。下面保留完整追问分支、检查重点与评分规则。
学习内容与项目面试，在同一条路上。
负责【真实 Agent 场景】的工具协议与执行层，承担【真实工具或平台模块】。
需要准备：工具范围；个人职责；接口工件。
通过【真实 Schema 或路由改动】改善【真实成功率或错误指标】，代价为【真实延迟或维护成本】。
需要准备：指标基线；实验样本；失败类型；工程代价。
简历原句是“【自己的真实项目描述】”。工具 Schema、模型路由、参数校验、执行器和业务 API 分别由谁负责？
考察重点：核验项目所有权，避免把团队或平台成果当作个人成果。
需要追加追问时：ownership_ambiguous → ownership-proof。
下一步：design。
配套学习：Tool Calling 决策机制与执行流程。
请用一个真实但脱敏的 Schema 变更、错误码设计或工具回放记录证明职责。
考察重点：用可脱敏工件交叉验证职责，而不是继续听抽象表述。
下一步：design。
配套学习：Tool Calling 参数格式怎么保?。
一次工具调用从模型选择、参数生成、Schema 校验、权限检查、执行到结果回灌如何流动？
考察重点：确认候选人理解端到端链路、关键接口和状态变化。
下一步：tradeoff。
工具应粗粒度还是细粒度？枚举、可选字段、默认值和自由文本如何取舍？
考察重点：验证选型来自真实约束和对比，而不是技术名词堆砌。
下一步：metrics。
工具选择、参数合法、业务成功和端到端完成率分别怎么定义？基线和测试集是什么？
考察重点：核验效果数字是否有定义、基线、样本和可归因证据。
需要追加追问时：metric_undefined → metrics-proof；baseline_missing → metrics-proof；evaluation_set_missing → metrics-proof。
下一步：failure。
配套学习：Tool Calling 参数格式怎么保?。
请给出固定工具集和任务集，分别说明“选对工具、参数合法、业务成功”的判定方式与基线；缺一项就不要合并成总体成功率。
考察重点：二次核验缺失的指标证据；仍无法提供时，在复盘中标记为“只有知识，没有项目事实”。
下一步：failure。
配套学习：Tool Calling 参数格式怎么保?。
选一个参数合法但业务错误的调用，说明如何发现、纠正并避免重复副作用。
考察重点：确认候选人见过方案边界，并能完成证据驱动的失败复盘。
需要追加追问时：failure_case_missing → failure-proof。
下一步：production。
请回放一个参数通过 Schema 但业务执行失败的调用，列出请求、错误码、副作用状态和补偿动作；没有记录就按教学场景说明。
考察重点：要求用可回放材料证明失败复盘；若只有假设分析，必须与真实事故或 bad case 明确区分。
下一步：production。
超时、重试、幂等、限流、敏感操作确认、审计、降级和版本兼容如何落地？
考察重点：验证系统是否真实上线，并具备监控、灰度和回滚能力。
需要追加追问时：permission_risk → production-proof；production_evidence_missing → production-proof；rollback_missing → production-proof。
下一步：extension。
请拿一次 Schema 版本变更或敏感工具演练，说明兼容范围、权限确认、审计与回退开关；没有记录就把它标为设计规范。
考察重点：核验生产事实与设计知识的边界；没有线上材料时，只按设计能力记录，不视为上线经历。
下一步：extension。
如果工具从少量扩到数十个并接入多租户，路由、Schema 发现、权限和版本治理如何调整？
考察重点：测试约束变化后的迁移、容量和风险判断能力。
配套学习：Agent工具系统：注册与权限控制。
dimension：ownership
0：只会复述团队目标，无法说明本人职责。
1：能说出参与模块，但职责边界和决策权不清。
2：能区分本人、同事和平台职责，并给出实现证据。
3：职责、决策、协作边界和可核验工件完整一致。
dimension：chain-understanding
0：只罗列技术名词，讲不清数据如何流动。
1：能描述主流程，但关键接口和状态变化含糊。
2：能画清端到端链路，并解释关键输入输出。
3：能解释模型选择、参数生成、Schema 校验、权限、执行、副作用与结果回灌的接口边界。
dimension：tradeoff
0：只说方案先进或效果好，没有备选比较。
1：知道一个备选方案，但说不清真实约束。
2：能结合质量、时延、成本或维护性解释选择。
3：有候选对比、实验或决策记录，并能说明放弃条件。
dimension：metric-credibility
0：只有提升结论，没有指标定义和基线。
1：有数字，但缺评测集、统计窗口或口径。
2：指标、基线、样本和统计口径基本完整。
3：能在固定工具与任务集上分别核验选择、参数、业务成功和端到端完成率。
dimension：failure-review
0：声称没有失败案例或只归因于模型能力。
1：能举失败现象，但没有复现和根因证据。
2：能给出代表性坏例、定位过程和修复验证。
3：有失败分类、复现材料、反事实验证和遗留边界。
dimension：production-engineering
0：只讲离线 Demo，不了解上线约束。
1：知道监控或降级概念，但没有具体阈值。
2：能说明时延、容量、监控、灰度和回滚。
3：能用 Schema 版本、敏感操作确认、审计、兼容灰度和回退记录说明治理能力。
dimension：consistency
0：前后职责、数字或架构明显冲突。
1：主要结论一致，但追问后口径频繁变化。
2：事实、指标和方案在多轮回答中保持一致。
3：能主动声明不确定项、版本变化和证据边界，回答可交叉核验。
dimension：chain-understanding
能区分模型输出合法、工具执行成功和业务完成。
dimension：failure-review
能解释幂等、补偿和错误回灌。
dimension：production-engineering
有按工具维度的监控和版本策略。
dimension：metric-credibility
只统计 JSON 解析成功率。
dimension：production-engineering
写操作没有幂等键和人工确认。
dimension：tradeoff
把所有业务能力塞进一个万能工具。