我周围大部分同学都是做 AI 相关的，鼠鼠自己本身是业务组也被调到 Agent 相关的项目。加上最近春招，26 届大部分开放的岗位也都是 AI 相关的，便想统计 26 校招、27 暑期 offer AI 相关的比例如何，给后续同学校招一个参考。

咱们商科生想挤进AI赛道，必须扬长避短，把“AI+商业”焊死在职业规划上。1.AI应用产品经理/运营（最推荐）： 核心：不是设计APP，是设计人与AI的协作流程。 准备：疯狂体验国内外AI产品，写深度测评。思考它们的场景、用户和商业模式。2.行业解决方案/售前（空间最大）： 核心：把AI技术“翻译”成客户能懂的行业价值。 准备：选一个你感兴趣的行业（金融、消费、制造），研究它的核心痛点，然后看AI能怎么解。我们的商科知识这时是巨大优势。3.AI时代的组织与人才发展（未来蓝海）： 核心：当公司全员都用AI，组织怎么变？岗位怎么重构？需要什么新技能？怎么做培训？这是OD/HR领域的下一个金矿。 准...

AI 确实能帮你快速写出能跑的代码，但面试考的从来不是 “会调 API”。面试官想看的是你底层的算法思维、时间空间复杂度的权衡，以及手写逻辑时的严谨性。比如一道 LRU 缓存，AI 能生成代码，但你能徒手写清楚双向链表的节点增删、处理边缘情况吗？能讲清楚底层哈希表和链表的协作逻辑吗？而且日常开发里，高性能 Native 层开发、底层 SDK 优化，拼的还是扎实的算法和数据结构功底。AI 顶多是工具，能帮你少写点重复代码，但没法替代你对性能的极致追求和底层逻辑的拆解能力。就像老一辈艺术家坚持手作一样，刷 LeetCode 不是为了背题，而是练出那种 “徒手造逻辑” 的肌肉记忆。这不仅是过面试的敲门砖，更是做技术深耕的基本功，别偷懒，坚持刷就对了。

现在市面上关于 AI Agent（智能体） 的讨论越来越多，但大多停留在概念层面：自主思考、任务拆解、多智能体协同…… 听起来很高大上，却很少有人告诉你：AI Agent 的本质，到底是什么？对于开发者来说，与其听一堆虚无缥缈的名词，不如亲手写一个。今天我们不聊复杂理论，不套 LangChain、LlamaIndex 等框架，直接扒开 AI Agent 最底层的运行逻辑。仅用不到 200 行 Python 代码，从零手搓一个完整可运行的极简 Agent，逐行拆解核心模块，新手复制粘贴就能直接跑通。最终你到手的这个 Agent，具备四大核心能力：短期记忆对话：维护上下文，让无状态的 LLM 记住...