92每个班有实习人是不是很多啊

大家都说程序员35岁就失业了，但就我实习了两家公司来说（一家外包一家电商），感觉35岁不是公司裁而是很难跟上公司节奏了。第一家外包公司的领导将近40岁，已经是研发组的组长了，每次发布时都要搞到凌晨，并且平时每天也是电话不断，每天的休息估计都没有6个小时，完全是透支身体来工作加上前段时间程序员猝死的新闻给我整的心头一紧，他的情况就和我领导很像。第二家是一家电商公司，组长就在35岁附近，是整条业务线的负责人，他是对产品最熟悉的人，这也就造成了所有的人对产品有问题（包括但不限于产品、前端、后端、测试）都要问他，有时候问问题都要排队。需求发布的时候也要搞到很晚，并且基本上每天回去还要工作，回复客户问题...

鼠鼠约到面了，但是没几天就过年了。如果一面过了会直接在年前挨着面剩下的几面吗？现在不敢退回家的票了，家里环境不好不适合面试 。

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR