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...

X上一个博主发的看了很触动人除了要打破舒适圈去努力，还应该合理评估自己的努力是否是正确的，有价值的

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

1. 你在项目中遇到过最棘手的技术问题是什么？如何解决的？问题背景：在一个工业控制器项目中，设备在现场运行一段时间后会偶发性死机，但在实验室环境下无法复现，这个问题困扰了团队近一个月。问题分析过程：首先我们怀疑是硬件问题，检查了电源纹波、信号完整性、EMC等，都没有发现明显异常。然后转向软件排查，通过在关键位置添加日志记录，发现死机前系统会出现异常的内存访问。深入排查：我注意到现场环境温度变化较大（-10℃到50℃），而实验室是恒温的。于是在高低温箱中进行测试，终于复现了问题。通过JLINK调试发现，是Flash读取时序在极端温度下出现了问题，导致读取到错误的指令。解决方案：调整Flash等待...