暑期实习核心是奔着转正去的，投之前先打听打听转正率——五成以上的值得冲，太低的就当攒经验别只盯着大厂，中型公司或独角兽的实战机会可能更多，简历上能写进去的东西更实在AI方向现在卷得快，实习最好跟大模型、RAG、Agent这些沾点边。

最近 AI Agent 这个词特别火，很多同学都在问：想做 Agent 开发，从哪里开始？ 可以先学 LangChain。 它是目前最适合入门 Agent 开发的框架，GitHub 91k+ star，文档完善，社区活跃，大厂实际在用。学会它，你就打通了 AI 应用开发的核心链路。 一、为什么 Agent 方向值得学？ 先说背景。2026 年 AI 岗位招聘有个明显趋势：  纯算法岗（调模型、跑实验）越来越卷，要求越来越高 AI 应用工程师需求在暴增，门槛相对可控 大量企业开始用 Agent 做内部自动化，但会做的人还很少  Agent 开发的核心就是：让 AI 不只是回答问题，而是能自己规划...

前端同学怎么入门 Agent？可以玩 LangChain，LlamaIndex 的 JS/TS 版，做个能查资料 + 总结页面的小 Agent不用一上来就搞分布式多智能体，先把单 Agent 跑稳就很强个人体感：Agent 现在还在早期好用的不多逻辑跳步​工具用不对上下文爆掉​ 复杂任务还是拉胯

我头一次听这个问题的时候，寻思，这不简单，现在模型的上下文那么老长，“用向量数据库存历史对话，每次检索相关内容拼进去”，不就得了。然后过年吃饭和一个做算法的同学聊到这里，他告诉我，这样回答根本拿不到分。1.先看GPT咋做的前阵子网上比较火的一个帖子，有开发者通过对话实验，把ChatGPT的记忆机制逆向了出来。结果挺让人意外的，整套系统没有向量数据库，没有RAG，没有 Embedding 召回，甚至连相似度匹配都没做。就是四层纯结构化设计，干干净净。我当时也疑惑：GPT又不算Agent，这个例子能说明什么？你先罚一杯！ChatGPT的确是对话产品，不是严格意义上的Agent。但它的Memory设...