第一段实习拷打，工作流是什么样的，为什么要搭建它，具体怎么做的文件分块处理的维度是什么，怎么考量的工作流使用的是什么模型（公司内部），效果不好有没有考虑公司内部部署的开源模型workflow搭建平台介绍AST怎么去识别中文的如果有不需要翻译的中文怎么做处理第二段实习拷打，做了什么东西，目的是什么，效果怎么样http的缓存策略算法：爬楼梯，每次只能爬1/2个台阶，输出到达第n个台阶的所有路径http长连接在页面里面去添加一个动效有哪些方法css动画的定义垃圾回收机制反问第三段实习低代码平台相关内容聊天比较可惜 技术栈可能不匹配，怀疑挂（已挂）

佬们给点意见，27届双非本想找日常实习

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...