28届实习求助，如果不考虑其他问题，在哪一个城市实习最好

说实话，我入职的时候也是奔着Java后端去的，没想到工作几个月之后就慢慢转到Agent开发这边来了。现在回过头看，感觉Agent这个方向确实是个趋势，身边越来越多的项目都在往这上面靠，需求也在持续增长。当然我不敢说它一定是未来，但至少现在来看，这个方向的机会还是挺多的。我自己转过来的过程其实没有想象中那么难。因为Agent开发说到底很多底层的东西还是后端的活，接口、数据处理、服务对接这些Java开发的基础完全用得上，只是多学了一些跟大模型交互、工作流编排相关的东西。是有学习成本，但在实际项目里边做边学，进步还挺快的。现在我的部门有Agent开发的实习岗位在招人，而且工作内容我的体感上是后端相关...

有些工作流程不熟悉一定要问，最好mt在旁边指导，我当时就干过把jar包进行更新，但我查任务管理器发现一堆Java进程，本来想的是直接把Java进程停了，更完再启动，不过我还好先问了一嘴mt这个更新有什么要注意的，他告诉我说不用停Java进程，直接替换就可以，停了会导致一堆服务出问题。

AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...

如果你现在想入行AI，别一上来就啃什么反向传播、数学推导，大概率坚持不下来。直接奔着RAG去，这是企业最缺、上手最快、简历最好写的方向。RAG到底是啥？全称检索增强生成，说白了就一句话：让AI学会翻资料再回答问题。以前的大模型全凭“脑子里的知识”答题，问它“咱们公司年假怎么休”，它直接懵——它又没在你公司上过班。RAG不一样：你先把自己公司的员工手册、技术文档、会议纪要、客服聊天记录全喂进去，存在一个叫“向量数据库”的地方。员工来问问题，系统先去库里找相关材料，然后把材料+问题一起给大模型，模型照着材料回答。效果立竿见影：客服不用翻几百页手册了，秒回客户问题新员工入职，自己问AI就能熟悉业务代码报错了，AI自动查历史bug库给解决方案销售要写方案，AI去库里翻过往中标文档做参考为啥企业抢着要？因为每个公司都有自己的知识积累，通用的GPT用不上。而RAG能把公司内部经验和AI能力打通，成本低、见效快、不出错。老板一听就两眼放光。入门学啥？就两样：1. 向量数据库——存知识的地方。学学怎么把文档切碎、转成向量、存进去、搜出来。主流的Chroma、Milvus、Pinecone挑一个玩熟。2. LangChain——搭流程的工具。学学怎么把“查资料+问模型”串成一条流水线，文档怎么切、怎么搜、怎么拼给模型。怎么做项目？就做一个：公司内部知识库问答机器人。拿几百页员工手册或者技术文档，搭一个能回答任何内部问题的机器人。部署到飞书、钉钉或者企业微信上，真能让同事用起来。这个项目往简历上一写，面试官一看：这人来了就能干活。