自我介绍目前绩点是多少之前实验室的经历具体介绍是自己申请的么有考虑继续深造么之前几段实习的工作岗位还有部门业务的区别，具体介绍综合上来看，在你们学校对你的相关的这个专业培养方面，有哪些是很有力的支持到你的落地实操，有哪些是你觉得它其实在你们往后学弟学妹的培养当中可以持续去迭代和优化的目前对于公司的业务有明确的要求或者投递限制么目前有哪些 offer为什么不考虑其他几家家是哪里的父母退休了么父母做什么工作东莞当地有亲戚或者朋友么个人博客名字的来历对于古文化的哪一方面感兴趣在你看过的历史书籍里，印象深刻的哪一本你现在比照片上瘦了多少现在有 150 斤 么目前期望的总包是多少目前三方在自己手上么反问...

如题，楼主最近找了家小厂实习，每天任务蛮多的，虽然也有时间去背八股刷题，但是相比在学校每天全身心的投入背八股和刷题，真的差太多时间分配上很碎片化，有时候刷着刷着题，mt 提个需求就需要去忙他那边的问题，忙完回来接着学，然后又有其他问题下班回宿舍也没啥状态再学了，回宿舍就只想躺平😅

不知道实习经历这么写对不对呀

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...