萌推 后端

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...

上一个帖子收到了很多大佬的建议，想问问大家我现在应该朝那个方向努力，说着说有什么大模型应用开发的项目推荐一下吗

1. 描述一下Linux驱动中字符设备的注册流程和核心数据结构？答案：核心结构：cdev结构体、file_operations操作集关键步骤：分配设备号（静态register_chrdev_region或动态alloc_chrdev_region）初始化cdev并添加到系统实现file_operations（open、read、write、ioctl、release等）创建设备节点（手动mknod或通过udev）注册流程：register_chrdev_region → cdev_init → cdev_add卸载流程：cdev_del → unregister_chrdev_region2....