本人211本， 目前大二在字节前端时候，打算本科就业， 接下来想学习后端。 之后做全栈还是agent开发呀？ 都有意向。接下来我该怎么样继续推动我的进度呢？

详细说明一下房子的情况：🏠 房源情况•距离 九亭地铁站🚴约 7～10 分钟•出门约 300 米即商业街，吃饭、购物都很方便•附近有 公交站，出行便利✨ 房间亮点•舒适一居室，空间利用合理•隔断门设计，隔断后是一个 小阳台🌤️•采光好，阳台附近常有邻居的小猫🐱出没（爱猫人士友好）•洗手间干湿分离，拎包即可入住🍳 生活配置•可做饭，配备 油烟机•洗衣机、冰箱齐全•日常生活非常方便🛍️ 周边配套•公寓约 150 米菜鸟驿站📦•50 米垃圾站，倒垃圾方便•菜鸟驿站附近有 超市🛒，日常采购无压力💰 租期 & 费用•房租：¥1500 / 月•房租已交至 2 月 9 日•2 月 1 日后即可入住，2 月 9 日前免费入住‼️•合同到 今年 10 月，可自行与房东续租•水费 10 元/吨，电费 1.3 元/度•家电均为 低能耗设备，用电压力小📌 其他说明•2 楼•男女不限•随时可看房，价格可小刀，真心想要的欢迎私聊～

27寒假想找个实习，找不到咩

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...