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...

只有一段AI初创实习，实习产出都是真实的哈，牛友们帮忙看看简历有没有什么需要修改的地方，比如有没有什么坑点容易被面试官拷打爆的

从实习到现在，我一直最困惑的一件事就是：为什么有人喜欢“卷”。在很多场景里，总有人为了加班多、拿更多证书、刷更多竞赛而拼命，而我明明觉得按自己的节奏努力就已经够了。看到别人不断超额完成任务、比别人快一步、多学一点，我有时会感到压力，但又不理解这种自我加速的动力。我想，可能每个人对成就感和安全感的需求不同，有的人把“卷”当作证明自己的方式，也有人把它当作攀比和竞争。但对我来说，更重要的是找到自己的节奏和成长方式，不让无意义的竞争消耗掉真正的热情。卷不卷或许不是问题，理解自己为什么而努力，才是我从实习到现在最困惑却也最想弄明白的事情。

楼主本来是混了一个实习，准备寒假沉淀下3月开投的，结果过年老家事情太多了，从2/10到今天2/25大概只学了一周，且大多数时间在算法上，简历八股完全没怎么准备，今年暑期还超级提前，简直想死了，想问下大佬们，直接备战秋招和春招可行吗