题解 | #顾客登录名#

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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我基本都在宿舍面试，也没啥讲究，直接开摄像头就开聊，也没有搞一个纯色背景，背后就直接是室友的床铺，不过面试官都挺理解，没也没有因为这个难为我。有次室友洗完澡，湿漉漉地从身后路过，我还在面试呢，面试官也没介意，就当是生活的一部分了，不过还是不要学我比较好，能找一个安静的环境最好