4.28 字节跳动，前端实习生，一面凉经

虾皮前端面经，摘自优秀牛友拷打项目穿插八股父子之间传信(喝咖啡喝多了 脑子一片空白)所有不同hook的用法 Fiber (背的很熟)减少Dom的渲染方法 (背了一堆, 只记得useMemo, 真该死啊)手写,最长有效括号模拟url的并发请求, (在面试官的提醒下, 写完了)反问: 校招对应届生的要求面试官: 很好, 虽然一直卡壳, 但是一直在提醒我, 从薪资待遇上来说，Shopee在国内应该算得上Top级别，比肩BAT，技术算法应届生一般base在20-35k之间，可能会有部分的股票，总包大致在30-50w之间。对于产品/数据分析来说，base一般在18-27k之间。配上15天的年假，和五险一...

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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...