滴滴秋储数据开发实习生一面凉经

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...

介绍一下基本情况:岗位:某中厂后端开发实习生，本来学的java，岗位是golang，实际接触的代码全是php😅😅😅工作内容:就是给解决用户在产品使用中反馈的问题，比如看不到评论，收不到通知等等，然后就是查日志，复现问题，调接口，看后端代码。😭😭😭室友在大厂的实习都是写需求啥的，我快一个月了，一行代码没写。😐😐😐求大佬们支个招，该怎么包装这段实习。目前想法:1.因为可以接触到所有代码和接口，看到代码过去的更改记录，打算将工作内容写成负责某某模块开发维护，升级了某个接口这种。然后到时候给面试官展示的就是增加了新方法的整个思路。2.但是吧，接触的全是php，我是不是还得准备php开发框架的东西？而且就算是把过去某一个更改说成自己的，内容也好少啊。3.暑期和秋招还想主攻java，该怎么描述这段实习。佬们支个招吧，孩子没法了。😟😟😟😟

rt，lz本人大二，之前在牛客上发了个为什么没大厂约面的帖子，后面被说是简历问题很大，听周围朋友建议我把项目经历删了，直接都换成实习经历，早上用latex写了个新的简历出来简历上稍微包装了下，因为购物车和营销补差这两块业务侧没提这个需求，但是我自己练手写了一点，也大概知道咋做在小厂安逸的环境待久了，其实11月和12月都没学到什么东西，这几天准备离职，等考完试沉淀一个寒假试试大厂。希望大家能对我多提点建议，不甚感激。

前言：打破“隔行如隔山”的幻觉 半年前，我还是一个纯粹的 ACMer（程序设计竞赛选手）。 我的世界里只有算法、数据结构和 StdIO，对于现代软件工程——无论是前端的 CSS/JS，还是后端的架构设计——我的经验是绝对的 0。毕业后，我长期从事编程题命题工作，虽然为大厂贡献了数千道题目，但那依然是“做题家”的思维逻辑。 然而，在短短不到半年的时间里，我借助 AI（Cursor 等工具）的力量，从零开始独立完成了多个全栈项目：包括包含每日一题、技能树、对战系统的 牛客竞赛题目追踪器 (Tracker)，集成抽奖与 Prompt 互动的 2026 春季 AI 体验站，以及基于紫微斗数的 牛客 A...