招银网络科技资料评审是会挂人的吗？

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...

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发面经攒人品～自我介绍做题：从 1 到 n 这 n 个不同的整数中，选取 k 个数的所有可能组合回溯+剪枝做完之后面试官问能不能优化，我一下子没看出来其实是可以剪枝，我是直接 i <= n，应该先算一下剩下的元素个数 end，然后 i <= end，因为剩下的元素个数不一定够用，可以提前跳出来实习项目介绍基础知识OSCgroup 是如何工作的？除了它的表面（将资源限制写入文件），操作系统具体是怎么限制的？网络gRPC 是 tcp 还是 udphttp3 的优点是什么为什么需要 quic 协议tcp 和 udp 对比数据库用的什么数据库引擎？innodb 事务？用的什么隔离级别？可重...