美团增长技术部

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...

真觉得现在找个工作太不容易了，公司的招聘越来越提前，从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习，现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提，所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作，你都不敢休息，年前还得春招，然后中间休息一个年假，回来继续春招，基本可以说是过不好这个年了人也越来越多，越来越卷，学历门槛也越来越高，需要会的东西也越来越多，要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷，去堆实习经历，堆竞赛经历，而卷不动的人也没办法完全幸免，也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情，大家都辛苦了……

vivo好像也开了，字节是真开了，其他的这个月也会开始开的吧

目前大二，不知道后面该走什么方向了，现在是继续做其它项目学一些通用技术栈，还是去找实习呢