又又又是一年，不知道从哪年开始，时间好像过的一年比一年快，今年也是完整的在国企待了一年，把时针拨回到24年的7月。离职前的纠结意外通过的面试24年那年是楼主毕业第4年，刚毕业的时候，计划着先把这家公司当跳板，结果干着干着发现行情越来越差，顶着个双非学院本的学历投大厂根本没人理......加上leader对我也不薄，就一直在老东家写后端，有一些公司层面恶心的事忍就忍了。印象中那年刚过完年回到公司，从OA上看到绩效拿了s，也就是4个月的年终，当时心里还在美滋滋，盘算着过了个肥年，结果一个all handsmetting把楼主直接干破防了，被通知为了冲刺港股上市，所有人年终砍半 + 裁员....当时...

之前以为这种情况都是网上开玩笑的，现在真让我遇到了

上来一个北方口音男的，张嘴就是“我摄像头坏了不开啊”，那语气吊得不行。我做完自我介绍，对面直接装死。连着说了两遍“我介绍完了”，等了半分钟才出声。接着更离谱，全程不是打断就是嘲讽，一边咳嗽擤鼻涕一边阴阳怪气。字里行间全特么是看不起人。实在没忍住，反问环节直接关页面走人。从没见过这么不尊重人的。秋招到现在也经历过压力面，但至少人家保持基本尊重。这位倒好，纯把上班受的气往学生身上撒，专业程度还不如街边摆摊的。贵司的企业文化就是这样？刷KPI也犯不着这么践踏人吧？

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...