最近把自己做的 Super Agent 开源了，一个 Java 技术栈的企业级 AI 智能体平台，分享一下做这个项目过程中的思考。GitHub地址链接：https://github.com/java-up-up/super-agent先说说这个项目解决了什么问题面试被问 RAG、Agent、MCP 的时候，大多数人能说出概念，但一追问细节就卡住了。原因很简单——大家学 AI 的方式基本是跟着教程调 API，跑通一个 Demo 就觉得会了。但 Demo 和能上线的系统之间，差的不是代码量，是对每个环节的深入理解。Super Agent 就是把这些"真正会遇到的问题"都实现了一...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

有个真相可能不符合大家的认知：AI不是牛马打工人的好朋友，而是打工人的天敌。原因很简单：AI让管理者重新思考员工的工作价值，可裁可不裁者必裁。打工人真正应该关心的从来就只有自己在老板心中的工作价值。这其中还有个认知的代沟：假如一个人在之前完成一件工作要5天，ai提效后现在只要3天，但是老板觉得现在ai这么强大，半小时就应该搞完的事你为什么还是要用这么久？是不是你不会用ai?不肯懂脑子去学习ai?企业这样子下去会不会被淘汰？再代入老板的视角：ai这么强，原来3个人才能完成的事现在1个人就能搞定，那公司为什么还要留着2个闲人？一个冷知识：一个员工的企业用工成本大概是他薪资的1.4倍，裁员后会把用工...