笔试的时候牛客一直崩溃，起码刷新了一百次，这是视频的截图

********上有个“扣友新春联欢活动”，点进去看了一下，大家太有才了

截至目前仍在招寒假实习的公司如下：1.字节2.bilibili3.美团4.新石器5.淘天6.阿里7.蚂蚁8.小红书9.虾皮10.小米11.哈罗12.快手13.携程14.腾讯15.京东16.卓驭注：以上数据来牛客网，如不准确，请以实际为准。

面了这么久发现面大厂虽然难，但整个面试流程是固定的，面完是会让你面试有所收获，能发现自己的缺陷不足的。面小厂纯属开盲盒，总能收获些神人上午面的一家小厂，面试官实习八股都不问上来直接让我写个功能，面到一半来句“wc，tmd这么d”（素质挺低的，不过不是骂我）下午二面的是家80人初创小厂叫句子互动，面试官是个中年光头男，要我百度一个在线编译器，10分钟写一道编程题（太久没写超时了），前面就感觉态度很怪，整个人很烦躁，我习惯性的打开了IDEA，来句“你没听清我说话吗？用在线编译”😅后面发我了一串代码让我讲解代码功能，代码太长飞书的弹幕列表又小，我拿触摸板复制不全。面试官就阴阳我“你觉得你是个细心的人吗？你代码都没复制全”，我道歉完之后，划拉了好一会那代码也粘不下来，我又道歉说我看着代码讲，那面试官还发火“把代码复制出来好吗？😡”要不是线上估计得跳过来打我本来前面态度差就够烦了，丢下一句话“爱过不过，真是费劲”就把会议关了，留下一脸懵逼的👨‍🦲

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...