AI时代，人还能做些什么呢?

哈哈哈 从来没有动摇过 因为在当时 互联网是被誉为最吃香 最来钱的职业 所以一个劲的坚持这条路 倒是最近有点动摇了 感觉全部是大量重复性的工作缺乏了乐趣和新鲜感 每天CRUD 已经骂麻了

后端开发居然有群面嘛，没绷住，让我去看看怎么个事，四个人抢答是吧

本人情况：25届985计科，研发岗，BASE北京，入职神州信息7个多月，目前公司在帮我申请北京户口，这个也是当时选择神州的原因之一。正值春招旺季，看到很多26届师弟师妹焦虑投简历、赶笔试，想起去年自己的迷茫，整理了3条最实在的求职心得，顺带说个关键信息——神州信息2026春招已经正式开启，还在看机会的可以重点关注！分享3个春招心得：春招不是“补录”，是逆袭黄金期！之前秋招我眼高手低，拒了几个不错的offer，以为能冲更好的，结果越拖越被动，直到春招才幡然醒悟。春招很多企业会补招大量技术岗，而且流程更快捷，不像秋招那样层层卡人，泡池子，只要技术达标、态度真诚，很容易脱颖而出。选公司优先级：平台&...

最近做了一个企业级 RAG 智能体项目 Ragent，基于 SpringBoot 技术栈 + 手搓 RAG，完整开源了。不是 Demo 级别的调 API 玩具，是覆盖了 RAG 全链路的工程实现，分享出来给大家参考。GitHub：https://github.com/nageoffer/ragent为什么做这个项目现在面试越来越多地问 AI 相关的东西——RAG 怎么做的？Agent 怎么实现？MCP 了解吗？但市面上大部分 RAG 教程要么是 Python 生态，要么停留在调 API 跑通 Demo 的阶段，离真正能上线的系统差距很大。所以基于自己在公司实际落地 RAG 系统的经验，做了 Ragent 这个项目，把企业里真正会遇到的问题都实现了一遍。核心能力▪ 多路检索引擎：意图定向 + 全局向量双通道并行，检索结果经去重、重排序等后处理流水线。▪ 意图识别：树形意图分类体系，置信度不足时主动引导澄清。▪ 问题重写与拆分：多轮对话自动补全上下文，复杂问题拆分为子问题分别检索。▪ 会话记忆：滑动窗口 + 自动摘要压缩，控制 Token 成本的同时保留关键上下文。▪ 模型路由与容错：多模型候选、优先级调度、首包探测、三态熔断器、自动降级。▪ MCP 工具调用：知识检索与外部系统调用在同一流程中无缝融合。▪ 文档入库 ETL：基于节点编排，从解析、分块、向量化到写入 Milvus，每步可配置、有日志。▪ 全链路追踪：每次对话的重写、意图、检索、生成各环节都有 Trace 记录。技术栈后端：Java 17、Spring Boot 3、MyBatis Plus、Milvus 2.6、Redis + Redisson、RocketMQ 5.x、Apache Tika、Sa-Token前端：React 18、TypeScript、Vite代码量：后端约 4w 行，前端约 1.8w 行，20 张业务表，22 个前端页面。和 Demo 项目的主要区别▪ 检索方式：Demo 通常是单路向量检索，Ragent 是多通道并行 + 后处理流水线。▪ 意图识别：Demo 没有，Ragent 做了树形意图 + 歧义引导。▪ 模型调用：Demo 单模型挂了就挂了，Ragent 多候选路由 + 熔断降级。▪ 会话记忆：Demo 全量塞给模型，Ragent 滑动窗口 + 摘要压缩。▪ 可观测性：Demo 没有，Ragent 全链路 Trace。项目会持续迭代，感兴趣的同学可以 clone 下来跑一跑，有问题欢迎提 Issue 交流。