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...

想在春招找一份可以转正的 现在在一个公司实习（项目外包） 但是是安卓开发的方向 感觉前途渺茫 想春招再投软件测试的岗位

就业还是考研有点犹豫，408太难不敢考，大佬们怎么看的

211本，找日常实习的话，如果面向中厂的话，需要刷hot100么？因为之前从来没刷过，算法仅限于学校课程水平，准备3月投递简历，现在还需要背八股文，时间有些紧张，还需要刷算法题么？同时什么样的公司可以算是中厂呢？