疯狂预防和口语

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...

力扣刷了130多道了，还是没感觉。春招又开始了愁死了愁死了虽然做了一百多题了但是很少有题目是我做出来的，要么是看了评论区的思路要么就是自己的思路但测试总有不通过的例子，真和智商没关系吗

我就是个被焦虑所驱使的状态机——选方向选技术，找实习找工作，上班被裁员，每一个状态都在“怀疑自己—硬着学—新的焦虑触发”中循环滚动，到现在也没停过😭初始状态：方向选择的三岔路口，卷到失眠作为双非本科，真的被 “赛道选择” 逼疯：想冲算法？我看了牛客上的面经：985 硕，加顶会论文是标配，数学思维更是一道迈不过的坎；考公考研？又怕卷不到岸，更怕读完研还是卷不过年轻人，三年的时间成本怕一赌就输了；转研发？但纠结学 Java 还是 CPP还是GO还是Python还是前端还是嵌入式，听学长说 Java 岗位多但卷，其他的要么岗位少，要么难度高，对着电脑刷了3天知乎牛客b站小红书，最后闭眼选了 Jav...