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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...

25届毕业半年，除了工作没有其他来源就靠省吃俭用攒了一笔小钱全款拿下心念许久的iPhone16pm下单那一刻简直爽爆自己赚钱给自己花钱真的好幸福拿到新手机后摸着爸妈给买的小13感慨万千年前给家里添了不少东西攒钱很爽花钱的时候简直不要太爽看到爸妈跟别人说我工作多舒适的时候也很骄傲心里列了个清单准备月底添一辆电动车🛵再给妈妈买一套护肤品一双鞋感觉赚钱的意义在这一刻完全体现了可以让自己幸福让家人幸福入职后一直很顺感觉找到了目标也隐隐期待着更好的未来，我要更加努力，加油吧！

26学院本太难了，很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打

1. 你在项目中遇到过最棘手的技术问题是什么？如何解决的？问题背景：在一个工业控制器项目中，设备在现场运行一段时间后会偶发性死机，但在实验室环境下无法复现，这个问题困扰了团队近一个月。问题分析过程：首先我们怀疑是硬件问题，检查了电源纹波、信号完整性、EMC等，都没有发现明显异常。然后转向软件排查，通过在关键位置添加日志记录，发现死机前系统会出现异常的内存访问。深入排查：我注意到现场环境温度变化较大（-10℃到50℃），而实验室是恒温的。于是在高低温箱中进行测试，终于复现了问题。通过JLINK调试发现，是Flash读取时序在极端温度下出现了问题，导致读取到错误的指令。解决方案：调整Flash等待...