我自己没在大厂上过班，但从朋友和网上的分享来看，大厂的生活大概是这样的：每天早上打卡，地铁或共享单车准时出发。办公室环境很现代，设备齐全，咖啡、零食、健身房什么都有。流程化很强，代码评审、需求评审、日报、周会……每一环都有标准化的规范，大家都很专业，但也略显规整。工作节奏快，有明确目标和绩效考核，项目推进有条理，但加班在某些阶段难免。好的一点是，技术氛围浓厚，同事水平普遍高，学习机会多，也容易接触到前沿技术和大型项目架构。总的来说，大厂是一种“高效率、高规范、高压力、高成长”的组合体。如果适应得了这种节奏，成长和资源都很丰厚；不适应，也可能觉得束缚感大。

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...