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...

牛客上看到好多28届双非oc大厂日常 羡慕死了  学了一年 每天6-8小时没停过基本 双非就像有案底一样 投了一段时间 中小厂没一点声音 boss上也是大部分已读不回 就几个要简历 😭😭😭

28双非，可以找到实习不，简历有啥问题嘛

刷到有人问华泰星战营，翻下去年的经历，随便写写。bg：本天津大学，硕新国立，江苏人。当时其实主要是想找个暑期实习，对秋招有帮助那种。华泰base南京，我肯定重点看。没想着一定要拿offer，就觉得能去券商科技部门体验一下挺好的。结果……后面真拿到了，还拿了最高档奖金。我做的课题：金融领域有个痛点——前台写报告需要翻大量资料找数据，纯纯体力活。我们搭了个智能体，用大模型编排了一套流程：海量文本去重→提取→再加一个“反思”节点。就是第一轮提取的结果不一定符合需求，让大模型自己反思一下上一轮的结果，循环迭代，直到输出满意的东西。最后还要转成md这种指定格式。相当于一个“提取+反思”的循环结构，帮前台...