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...

今天第一段实习离职了，公司很好，同事很好，mentor也很好，待遇也很好，第一次在这里体会到了归属感，离职的中午mentor还请我吃了饭，真的感谢公司给我的这一次机会，也感谢这次机会让我认识了不错的实习搭子，也感谢好的舍友，被导员找的时候盘问的时候一直在帮我打掩护。只是没想到导员会看门禁的进出记录，也没有想到我的家长会把我实习全部告诉导员，更没有想到在我应付过导员后，为了以后实习申请不住宿只能和家长说我的规划并寻求他们帮助的时候，他们先是稳住我，之后把我去实习的情况和现在去离职肯定的告诉导员。在他发现我可能实习，到离职完，我后面还是有一步一步的规划，直到家长和我说他们把我离职已经和导员说了，我被稳住了，我后面也没有招了以后也没有机会实习了，我已经尽力了，可能对不起的只有我自己的努力，为我打掩护，咬死不承认的舍友，和二面把我过掉，但我却没有帮上忙的mentor和公司了祝大家一切顺利吧，我只能躺平等毕业再说了😊以后有没有机会接触开发再看吧

Q1：⼀句话说明什么是 AI Agent？答案：AI Agent 是以⼤模型为认知核⼼，结合规划、记忆与⼯具调⽤，能在多步交互中根据环境反馈持续决策并完成任务的系统；其本质是 闭环的感知—思考—⾏动 循环，⽽不仅是单次⽂本⽣成。Q2：为什么说 Agent = LLM + Planning + Memory + Tools？缺⼀块会怎样？答案：缺 Planning：容易变成「只会接话」的聊天，⻓任务易跑偏或⼀步登天完不成。缺 Memory：⻓对话会丢线索，多会话⽆法延续⽤户偏好与任务状态。缺 Tools：只能「空谈」，⽆法查实时信息、执⾏代码、改系统状态。LLM 仍是中枢，但单靠 LLM 没有外...