实习 Offer (SSP) 和 考研上岸，我选了后者，现在有点后悔…说出来不怕大家笑话，当年为了考研，我可是亲手拒了一个大家眼里的“神仙 Offer”（虽说有点吹牛的成分，但那时候确实膨胀，觉得学历到位了 offer 随便拿）。结果现在一看行情……好家伙，心态直接崩了。现在的 Java 后端简直就是“诸神黄昏”，投个简历石沉大海是常事。以前觉得只要会 SpringBoot 就能乱杀，现在连面试机会都难求。说不后悔是假的，有时候真想穿越回去给自己俩耳光。但这世上没后悔药，只能硬着头皮上了。简历贴在下面了，真心求各位大佬指条明路：大家帮忙看看，我这个**“Java 后端 + AI Agent”*...

对实习来说，字节和鹅去哪个收获更多？  

我连实习经验都没有，就一个臭民办，然后HR直接要我简历，发过去之后问问我java学的咋样，我说还行，HR就问我我要不要进行线上机试（远程写demo），现在好紧张，啥也不会啊

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...