个人背景：中末9 日语专业（但是日语水平一般..）有一段半导体行业招聘实习 薪资差不多，base之类的也是，所以想单从岗位内容/发展前景来选龙创汽车属于乙方，然后前期主要是笔译（所以我觉得可能也有个缓冲？）偶尔口译，需要一定抗压能力，业务忙的时候需要加班，成长上限感觉挺高。但是我不确定我能否胜任。pm据说超级累而且需要很强的心理素质...荣芯的话，因为有一段垂直实习，我个人对工作内容感觉良好，半导体行业目前发展也很好。不过我担心hr之后成长/晋升比较难，容易被优化...大家有没有什么建议补充：我日语水平大概是n1 122分（60分是阅读...），性格esfp，日常能量不算高

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

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...