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...

如图

实习真的好难找，boss和猎聘投烂了，要么就是没有回复，要么就是已读不回，给我面的感觉还没现在这家公司好，我这简历是上不了台面嘛😅😅😅

✨ 什么是 MyBatis Generator GUI？MyBatis Generator GUI 是基于官方 MyBatis Generator 开发的一款图形化界面工具。它彻底解决了传统 MyBatis Generator 需要手动编辑 XML 配置文件的痛点，通过直观的可视化界面，让代码生成变得像填表一样简单。核心优势：✅ 零 XML 配置，全程可视化操作✅ 配置持久化，一次设置重复使用✅ 支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等主流数据库✅ 自动生成中文注释，代码清晰可读✅ 支持 SSH 隧道连接内网数据库🛠️ 核心功能详解1. 智能数据库连接管...