腾讯实习已云证，跪求oc

📦两个部分：上班感受+公司福利～ 上班感受：快节奏 体验感十足 ⭐️ 学习：每天时间很快也很累，感觉要学的要做的东西真的太多，我会不断的向内求，如果有问题我会及时记录然后及时询问前辈，作为刚入职小白，新知识根本学不完！抽空学！ ⭐️ 通勤：住在公司附近所以步行十分钟左右，早上9:30打卡 也可以十点（如果你前一天加班到十点）奈何早上床成了我的老家😭早上必须咖一杯 一月可以迟到60m很人性化 五次补卡哈哈哈 ⭐️ 两周感悟：高效办公！合理分配时间！任务清单明确！把更多的时间花在有意义的内容上！！！抽闲暇时间做一些赶进度工作！勇敢！ ⭐️ 部门氛围：同事和leader无敌好，来的第一周就请我们...

佬们，二战无望想找嵌入式和测试的工作，简历求⛰️，

不是说字节投就给面吗，我怎么露头就被秒😅

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...