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我这个题目不是贩卖焦虑，大家喜欢看数据，我就上数据。现在大厂技术人员平均年龄已经变成了28岁。巧了，我现在27.5岁，我的合同期正好在28岁结束。这不是个人的过错，而是资本对人的异化，行业的陋习，以及中国社会独有的年龄歧视，同侪压力共同造就的结果，那就是程序员的职业生涯必然短命。企业淘汰候选人的理由无非就这个：性价比低。你三十多了拖家带口，孩子生病了你是不是得照顾？你老婆也上班，轮流带孩子，如果老人帮不上忙，你怎么照顾孩子？是不是得请假？如果老人还需要照顾，那你就是分身乏术，能全身心扑在工作上吗？不好说吧。现在一个项目就是要求快，觉得1个人，干10个月干完，那我招10个人，1个月干完不就行了。但是，这是不对的。年轻人是可以堆工期，ai工具也可以用来堆熟练度，但是经验，稳定性，系统的流畅，不是堆工期能够做到的。在资本眼里，程序员也不是人才，是生产资料，是耗材，和服务器，算力一样，旧了，不好用了，贵了，就换成便宜的。AI编程工具的普及也对35岁危机造成了致命一击。AI能做的太多了，它必然会取代很多执行层的程序员。有多少程序员在30岁前并未接触到架构，方案，业务决策?体力比不上年轻人，性价比不如AI，企业认为处理这部分难题的最好选择，就是辞退。中年人的绝望说完了，说说年轻人的绝望。行业没有给年轻人留成长的时间和上升通道。基层开发堪称万人坑，管理，架构，技术专家，都是少部分人垄断的。年轻人很难在35岁前挤进管理岗，一次失败，终生淘汰。35岁就是触发年龄清除的指令。行业也只需要年轻码奴，不需要沉淀经验的工匠。就这个行业生态，也不要指望做出非常创新，足以改变世界的产品。因为这些产品不是靠年轻人的尸体能堆出来的。这种生态，必然会把整个行业的根基毁掉。我想提醒每一个程序员，35岁就是达摩克里斯之剑，悬在每一个人头顶。

ai应用开发作为新兴岗位，许多同学对于其岗位构成，岗位职责等都尚有些模糊，因此我将我在相关实习中的工作内容进行简单总结，抛砖引玉，以期能对大家有一些帮助。项目背景 我在公司中做的最主要的项目即合同文档智能审核系统，这个是企业风控及降本增效的核心组件之一，传统Java微服务架构下，敏感词审核、错别字校验、风险分析等模块存在服务耦合度高、AI能力集成成本高、策略调整需全量发布的问题。MCP（Model Context Protocol）作为标准化工具调用协议(即JSON-RPC协议)，结合multi - Agent架构可实现工具层与业务逻辑层解耦，既保留微服务模块化优势，又提升系统对AI能力的适配...

如题：误打误撞进入了要求c++和rust，虽然算法题也写出来了。但是感觉自己什么都不会 ，只能上手写一点简单的逻辑出来，得用ai辅助才能慢慢学习自己编写。Python自己虽然笔试没问题，但是也感觉自己好水，也得借用ai去帮自己检查问题所在和逻辑合理性以及优化空间。这样去实习没事吧？就多问慢慢学习就好是吗

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...