一、引言 又到了一年一度的年终复盘时刻。 复盘，从来不只是回看已经发生的事情，更重要的是——为尚未发生的未来，提前铺路、校准方向。 回望 2025 年，其实很长一段时间里，我始终没有真正找到自己的方向。工作之外，谈不上热爱，也谈不上笃定，只是在惯性中前行。 直到 2025 年的尾声，才终于看清了一些东西：哪些是必须坚持的，哪些是可以放下的，也逐渐摸索出几条更属于自己的路径。这一年，并非突然开悟，而是反复碰壁后的沉淀与取舍。 依旧按照惯例，沿着时间的轨迹，回到 2025 年的起点，梳理这一整年里的得与失、进与退，也为下一阶段的自己，留下些什么。 二、技术（AI驱动）  2025 年，是 AI 加...

投了很多小公司都得不到回复，大佬帮忙看看是什么问题呢

27双非  一段小厂实习第一次面百度   （10-16内推投递）10.21  通过毕业2年学长内推  一面直接挂了    这个是第一次面大厂  紧张过度第二次面百度（9-15投递）10.27    一面过   面后2h邀约二面10.28    二面11.8      查看官网被挂害，说实话有点难受，第二次面百度，甚至都没有给我发感谢信，都是自己去看有没有挂，10-29  到  11-5 也有面试其他大厂，腾讯，字节，一面都挂了。最近一周投简历好像都没有音讯，感觉只能开年再找了有没有大佬 ，求内推，捞捞孩子吧

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...