24届交了社保的还能去哪

最近摸鱼的时候和几个同行聊起现在的行情，发现大家都在不同程度地焦虑。天天看着各种新模型发布，感觉再写纯业务CRUD马上就要被淘汰了。但真想学AI，网上一搜全是一堆看不懂的数学公式和底层论文，看得人头皮发麻。作为一个在业务开发和数据打交道这块摸爬滚打过的人，我总结了几个咱们普通程序员（特别是主攻Java/Python、搞过后端或系统平台的兄弟）现在入局AI比较现实的方向，发出来跟佬们探讨一下，轻喷。1. 坚决别去卷的方向：底层大模型/纯算法说白了，这就不是普通人能玩的。现在去搞什么基座模型训练，那是神仙打架，大厂和顶尖实验室拿着几万张算力卡在烧钱。咱们一没算力二没那种学术背景，进去连门槛都摸不到...

今年大二，想要先找一个中小厂，主要是力扣没刷多少，八股还没背完，请求各位大佬提出宝贵的意见，肯定会虚心接受😭😭😭

1、自我介绍2、我看你做了3个项目, 讲一下你觉得最具代表性的项目3、项目的Agent怎么设计的4、Agent 基于什么框架一般会基于 LangChain 或者 LangGraph 这类框架来实现。如果任务流程比较线性，比如“识别任务 -> 调工具 -> 汇总结果”，LangChain 就够用，因为它比较适合快速搭建工具调用链路和 Prompt 编排。如果任务流程里状态比较多、分支比较复杂，比如失败重试、条件跳转、多轮状态推进、人工确认节点这些，LangGraph 更合适，因为它本质上是图结构编排，更容易描述有状态的 Agent 工作流。如果是校招项目或者实习项目，比较常见的做法是...