字节裸辞半年后，入职🦐两个月的体验好久没更新了，转眼间快入职虾两个月了，成为了一名光荣的互联网公务员。来跟大家分享一下公务员的生活： 1. 考勤严格了，常年迟到选手遭遇重大危机，日常在楼下卡点飞奔。 2. 日常的会真的少很多很多很多，除了基本的需求评审和周会，感觉大家能不开会就不开会。 3. 基本没人加班，7点半办公区域甚至自动关了一半的灯，到8点感觉整层楼基本没啥人了。 4. 午休是真的午休，1点准时熄灯，1点到2点整层楼除了鼾声什么声音都听不到，有段时间我在赶方案，中午感觉整层楼只有我一个人屏幕亮着，我很惭愧。 5. +1和+2都不在深圳！很自由。 6. 同事的风格都是效率高而不卷，工作...

再过一个礼拜就三月份了，想问问大佬们知道大厂暑期实习大概什么时候结束招人，以及最晚什么时候入职吗？年前问了位字节hr，感觉字节会好早结束暑期招聘啊，不知道其他大厂的情况现在大厂这么卷的尿性，岂不是七月中旬就开秋招提前批了？

bg双9计算机，学了一点JAVA基础，MySQL，Redis，这两天在刷hot100，能力较差，无实习（面了三次都被狠狠拷打无下文），感觉自己进大厂没实力，想进体制内或者能躺平的，想留西安，家人们觉得我应该怎么规划自己的求职之路

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...