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...

本人中(下)211大四，前段时间保研结束，想着玩几个月再找实习，12月下旬开始学习LLM的相关知识，至今刚好一个月，内容又多又杂，目前是在github找的一个简单的RAG，自己在上面改了几种检索方法，加了个agent的壳子，比起其他大佬的multi-agents，多模态，我这简直路边水平啊。我想着咋学都学不完，想就试着能不能找一个agent开发实习，目前简历还有什么地方可以优化一下吗？虚心接受牛爷爷们的建议，如果可以指导一下学习路线，项目推荐，就更加感谢了

简历求拷打，投了好几个月，各种各样的岗位都试过，什么消息都没有

嵌入式软件，零跑汽车内推码：INBR98有需要的学弟学妹自取，零跑汽车每年春招还是会招一些人的，竞争可能也没秋招激烈，有想法的可以继续冲。