大家好，我是@程序员花海。最近后台好多同学问我，跟着网上教程把 Agent Demo 跑通了，RAG、工具调用、多轮对话都能实现，为什么一投简历没回音，面试稍微深挖一点就接不住？今天不聊通用学习路线，也不堆砌专业名词，就以我司做 AI Agent 的真实日常，跟大家掏心窝讲实话。企业里正经落地的业务级 Agent，和大家自己在家跟着教程写的 Demo，根本不是一个层级的东西，逻辑、标准、侧重点完全不一样。先说实话，绝大多数同学自学做的 Agent，只能叫可运行 demo，离公司线上真正能用的业务系统，差得不是一点半点，是整套工程化思维和落地标准的鸿沟。先说下很多人自学做 Agent 的常态。找...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

4.7开始投递agent项目还没做先把点评外卖包装一下先投试试

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...