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...

双9硕，大模型算法，总包170w-200w。很有诚意，无签字费。已接。

今日首蚌，真的很难绷住

​1）2026年2月9日，字节跳动正式发布了文生视频模型Seedance 2.0。《黑神话·悟空》的制作人冯骥在体验之后感叹，这是“地表最强视频生成模型”。美国很多好莱坞电影导演和制片人在使用Seedance 2.0之后也大为震撼，甚至有人认为，这一中国产的AI视频生成工具可能会彻底颠覆好莱坞。2）Seedance 2.0上线时间，距离春节恰好一周。今年腊月小，只有二十九天，2月16日是除夕。这不由得让人想起大约一年前，2025年1月20日，DeepSeek横空出世的情况。当时，在美国对中国人工智能产业进行野蛮打压的情况下，DeepSeek团队通过创新的做法，在不能大量使用英伟达最先进人工智能...