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...

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

我已经不在意结果了，因为我已经找到好的实习了，面深信服纯玩，给你们点参考吧

面试高频问题：“数组和链表有什么区别？”回答必须覆盖：存储结构、时间复杂度、缓存友好性、内存碎片、扩容机制、嵌入式适用场景。一、数组（Array）1. 存储结构连续内存固定大小（静态数组）可动态扩容（动态数组，如 malloc + 重新分配）下标访问：基址 + 偏移地址计算公式： addr = base + index * sizeof(T) 本质是一次加法运算 → O(1)2. 时间复杂度随机访问O(1)直接地址计算插入O(n)需要整体搬移删除O(n)后续元素前移扩容O(n)重新申请 + 拷贝3. 优点随机访问极快CPU Cache 友好（顺序存储）无额外指针开销内存碎片少4. 缺点插入删除...