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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...

- 27届双非本，比赛打废了- 无考研打算，准备就业----又修改了一下简历----再度爆改简历。

1. Redis基本数据结构和底层https://zhuanlan.zhihu.com/p/148562122介绍一下跳表：跳表是一种多层索引的链表结构，查找、插入、删除的平均复杂度是 O(log⁡n)。在 ZSet 中，Redis 同时用哈希表存储成员到分值的映射，用跳表存储分值到成员的映射，这样既能快速定位单个元素，又能高效支持范围查询。 2. Redis为什么快这个问题大致来说可以从两个方向来回答：内存读写相比于磁盘读写速度要快上一个数量级，磁盘读写由于物理读写方式访问速度比较慢；另一个方面就可以对Redis的设计具体展开，包括但不限于：Redis单线程模型、Redis数据结构设计、Re...