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自我介绍在学校里面学的好的课程有哪些网络七层模型TCP/IP 四层模型为什么会有这些分层IPV4 和 IPV6 的区别数据库的各个范式，具体讲解实习经历中的工具开发部分，具体讲解这个工具的需求方是哪个部门功能测试的经历具体讲解，其中回归测试的流程如何看待大模型技术的发展大模型的原理以及可能出现信息错误的原因有哪些优点有什么缺点有什么兴趣爱好为什么对公司的这个岗位有意向薪资待遇方面有什么期望反问环节：

力扣刷了130多道了，还是没感觉。春招又开始了愁死了愁死了虽然做了一百多题了但是很少有题目是我做出来的，要么是看了评论区的思路要么就是自己的思路但测试总有不通过的例子，真和智商没关系吗

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...