刷到这个话题，一下子就想起了我实习第一天的样子，紧张到手心冒汗，连喝水都不敢大声，现在回头看，又好笑又怀念。我是双非计算机本科，在杭州一家互联网公司做后端开发实习，实习第一天，我提前半个小时就到了公司楼下，在楼下便利店坐了20分钟，反复对着手机里的自我介绍稿默念，生怕进去说错话，连呼吸都在紧张。到了上班时间，我给mentor发了消息，他下来接我，带我进了办公区。第一关就是认人，他带着我挨个工位介绍组里的同事，“这是张哥，负责架构的”“这是李姐，负责业务开发”“这是王哥，测试负责人”，十几个人介绍下来，我一个名字都没记住，全程只会傻笑，重复着“您好您好，我是新来的实习生，以后请多指教”，脚趾都快...

只能走到这里了吗

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

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...