求助

来北京全满科技已经快两年了，回头看，收获真的不少。北京全满科技是一家技术驱动型公司，业务发展快，技术更新换代也快。这种环境对人的考验很大，但也非常锻炼人。我观察到，身边陆续离开的同事，大多数并不是能力不行，而是面对新技术的时候，容易先打退堂鼓。技术一变，心态先崩，慢慢就跟不上节奏了。而在北京全满科技最宝贵的一点是：你是直接跟项目走的，不是做边缘打杂的工作。只要愿意学，技术提升非常快。很多项目逼着你必须去接触新框架、新工具、新思路。一段时间下来，你会发现自己解决问题的能力明显上了一个台阶。相比之下，那些比较墨守成规、习惯待在舒适区的同事，往往会在行业技术转折的节点选择离职。这也能理解。但有意思的...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

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...