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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字节暑期刚入职四天，因为是年前，所以很多正职都放假走了，也就没有给我分配mt，然后有一个老哥在我来的时候给我发了一个landing手册，然后还有关于部门业务的白皮书，还有一些业务代码。然后本人是java面的，进来第一次接触go语言 前面几天熟悉了一下go的语法和go的框架，可以读但是还不太会写，然后业务白皮书也看的很头疼，包括landing手册里要了解的很多东西说实话我看文档真的快看死了，一个嵌套一个，问题是我还完全不知道咋用这个我了解的东西，还有就是那个项目代码，那个老哥喊我去写写单测，熟悉一下go的语法，但也进行的很困难（这是我第一段实习，之前都是springboot那一套，真不太熟悉这个）想问问大家的建议，就是我从现在开始到在开年回来之前应该做些什么，我目前就一个想法 就是复现一个landing手册上的go框架小项目 就是相当于帮自己锻炼锻炼怎么写go 或者各位大佬有没有更好的锻炼go语法的建议还有就是大家都在说vibe coding，那我应该怎么锻炼自己使用ai的能力，感觉我除了给一些需求然后它给我生成代码，好像就没别的用法了，那些什么工作流、拆解、skill啥的都不知道从哪一个地方开始，包括我现在正在实习，不知道精力该怎么分配，去网上想找找关于agent开发的一些学习流程，说实话，众说纷纭，有的是从python开始打基础然后系统学那些rag prompt langchain mcp等等，有的是说直接找一个github上的ai项目然后反复问ai，我确实有点迷茫，恳求各位大佬能留下你们宝贵的建议，我一定认真反复深刻学习有一说一 我觉得字节饭挺好吃的！

步步高实验学校 2026届校招启动啦【学校简介】东莞市步步高实验学校于 2023 年投入运营，占地 230 亩，是一所集幼儿园、小学、初中、高中于一体的十五年一贯制非营利性高端民办学校，学校全面实行小班化教学，学校师生比为 1:5；步步高教育专家团队由来自一流大学的国家课标专家、教育学家，来自著名学校的卓越校长，来自一线、有着丰富教学经验的著名特级教师，以及来自国家级教育媒体的教育策划专家共同组成，为步步高的课程、教学、管理奠定了坚实基础。【招聘岗位】• 幼儿园、小学部及初中部各学科类教师 & 国际教师，类别多多，等你pick！【福利待遇】• 薪资：幼儿园老师年收入16万起 、中小学教...