背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

真觉得现在找个工作太不容易了，公司的招聘越来越提前，从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习，现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提，所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作，你都不敢休息，年前还得春招，然后中间休息一个年假，回来继续春招，基本可以说是过不好这个年了人也越来越多，越来越卷，学历门槛也越来越高，需要会的东西也越来越多，要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷，去堆实习经历，堆竞赛经历，而卷不动的人也没办法完全幸免，也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情，大家都辛苦了……

兄弟们，求改正，找不到实习😭😭😭不怕笑话，有要改正的地方就该

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...