211电气本转码IC应用计算科学硕，25年10月毕业，到英国后本来打算读博就没考虑找工，25年下半年发现博士行情不好（大量扩招+导师方向一般）临时决定秋招。由于时间短只有电气类的水实习，项目经验是ai医学图像图像分割和物理模型数据同化，难以找到对口工作然后发现AI算法卷不过，图像卷不过，本身coding水平一般且没怎么刷过leetcode，老本行电气基本忘光，这种找什么岗位合适？目前看下来产品经理还行，但听说特别卷？春招都开始了，我感觉天塌了。

27双非备战暑期实习,目前一个黑马点评项目,一个鱼皮的智能云图库,感觉有点水,想把其中一个换成agent项目还想补一些微服务的技术栈,大家有什么推荐的项目吗

介绍一下基本情况:岗位:某中厂后端开发实习生，本来学的java，岗位是golang，实际接触的代码全是php😅😅😅工作内容:就是给解决用户在产品使用中反馈的问题，比如看不到评论，收不到通知等等，然后就是查日志，复现问题，调接口，看后端代码。😭😭😭室友在大厂的实习都是写需求啥的，我快一个月了，一行代码没写。😐😐😐求大佬们支个招，该怎么包装这段实习。目前想法:1.因为可以接触到所有代码和接口，看到代码过去的更改记录，打算将工作内容写成负责某某模块开发维护，升级了某个接口这种。然后到时候给面试官展示的就是增加了新方法的整个思路。2.但是吧，接触的全是php，我是不是还得准备php开发框架的东西？而且就算是把过去某一个更改说成自己的，内容也好少啊。3.暑期和秋招还想主攻java，该怎么描述这段实习。佬们支个招吧，孩子没法了。😟😟😟😟

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...