携程

首先是菜菜的基本情况呢。bg：本科南航非科班，靠ICPC区域银跨保南软，目前研一（两年制），零实习项目：手搓软光栅，手搓UE的FPS项目，都挺水的，可以看我github：atri2333.github.io本科毕业那段时间生病了呢，从五月份躺到了九月份开学，所以准备的很晚的了，之前只在大四的时候自学过Games101。UE主要看文档，然后看过udemy上的GAS教程呢，但是时间不够只看了一半。后续自己准备项目的时候也感到有点力不从心。八股：编程指北、小林coding，还有知乎上不羁的游侠。接下来是暑期战况呢。泡：巨人网络、吉比特简历挂：字节、叠纸、莉莉丝（梦厂爆哭x1）、鹰角（梦厂爆哭x2）二...

说个可能不太"ZZ正确"的大实话：大厂实习经历在找工作中的加成，比你想象的大太多了。我去年暑期在某大厂做推荐系统实习，说实话活不算特别有深度，主要是做特征工程和一些AB实验。但秋招的时候，简历上这一行带来的好处是全方位的。首先是过筛。投了20家，70%的简历通过率。我室友背景跟我差不多，但实习是一家没听过名字的小公司，15家过了3家。你说是能力差距吗？不是，纯粹HR看到大厂名字就默认你至少不差。其次是面试氛围。面试官看到你在xx厂实习过，态度明显不一样，会默认你的基础能力没问题，更多地聊项目思路和方向判断，而不是从头盘问你基础知识。我室友面试经常被追问八股文，我反而很少被问到。

0实习的阶段，不玻璃心，求拷打，我觉得春招是26届我的最后一次入场机会了，但反响平平。只有一两个通过初筛，后续就没有了

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...