在这个AI无处不在的时代，我逐渐意识到：AI可以帮助我，但不能替代我思考。它的回答往往很自信、很完整，但并不一定完全正确。所以，我始终提醒自己，把AI当作参考，而不是答案本身。我习惯先自己思考，再去看AI的建议；遇到重要信息，也会多查几个来源进行验证。这样既能利用AI的效率，又不会轻易被单一观点影响。对我来说，真正不被AI带偏的方法，就是保持独立判断。方向由我决定，AI只是工具，而不是替我做选择的人。

大三时第一次去实习，面上了蔚来，当时还是疫情就一轮面试。属于是白月光级别了，每天十点多上班，晚上八点多下班。不太好的是入职之后就感觉福利变得越来越差，一开始每天有零食，慢慢一周一次，最后完全没有。随之而来的是公司裁员，HC缩紧，好在当时上班没啥事情做，每天上班看电视哈哈哈哈哈

每年暑期实习的投递时间其实比很多同学想象得更早。一般来说，大厂和热门企业的暑期实习招聘会从前一年的11月到次年3月陆续开启，其中互联网、芯片、汽车电子、金融等行业往往启动最早，有些企业甚至在12月就开始第一批投递。到了3—4月，大部分公司的岗位会集中开放；而5月以后，能投的机会就明显减少，多为补录或小公司岗位。因此，如果你计划申请暑期实习，建议从大二或大三上学期末就开始准备简历和项目，在寒假期间密切关注各公司官网、招聘公众号或领英信息，做到岗位一开放就投递。热门岗位通常采用“先到先得”或滚动面试机制，越早投递，被看到和进入面试的概率越高。

之前一直走的是前端，后来慢慢对 agent 感兴趣，就开始跟着网上的教程学 RAG、LangChain，也看了一些开源项目。学了一段时间之后，寒假开始投实习，比较幸运，最后顺利去了 深信服做上下文工程相关的实习。这是我第一次真正接触企业级的 agent 系统。最大的感受是： 以前自己做的项目，真的只能算 toy project。真实跑在企业里的智能体，其实一点都不“魔法”。它背后需要大量的中间件、工程化设计和系统架构来兜底，而不是一个 prompt 或一个 demo 就能解决问题。在这个过程中学到了很多之前几乎不会接触的东西，比如 K8s、Pulsar 这种偏基础设施和系统层的技术，也第一次意识到： Agent 落地，拼的不只是模型，而是完整的工程能力。