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...

28届找日常实习，简历求拷打，还有就是力扣感觉太菜了，hot100二刷了但是基本只能背，自己写写不出来，过两天就忘了，导致最近很郁闷，这正常吗？大佬们能给些指点吗？

上午水群随便问问学姐藤子寒假收日常不，学姐告诉我他们后端已经开始转全栈，前端以后少招或不招。。。看到心死了😭

目前大二，不知道后面该走什么方向了，现在是继续做其它项目学一些通用技术栈，还是去找实习呢