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...

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

就业还是考研有点犹豫，408太难不敢考，大佬们怎么看的

最近和几个朋友聊起“同事变闺蜜/兄弟”的经历，大家感慨挺多的。其实关于**“要不要和同事成为好朋友”**，不需要什么AI的大道理，剥开职场那层皮，逻辑其实很真实。它是概率问题，不是选择问题很多时候，我们总觉得“我要不要和他交心”是个主动选择。但实际上，职场友谊往往是环境产物。你们恰好在同一个项目组熬过几个通宵，恰好都讨厌那个阴阳怪气的甲方，或者恰好下班路过同一家好喝的奶茶店。这种“战友情”是天然发生的。如果频率合拍，硬要冷脸把自己缩在“专业面具”后面，不仅累，还会错过那种在枯燥工位上难得的温情。