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...

被培训班挤爆。现在去B站一搜全是麦克，大厂都没怎么搞明白的东西，现在就开始卖了，果然宇宙的尽头是销售。

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

1. 详细介绍一下你在热成像项目或车库项目中的技术架构和你负责的模块？答案：系统整体架构：硬件平台、操作系统选型、模块划分个人负责模块：具体功能、技术难点、解决方案模块间通信机制：IPC方式、数据流设计性能指标：帧率、延迟、资源占用遇到的问题和优化经验2. 如何设计一款运动相机的嵌入式软件架构？需要哪些核心模块？答案：硬件抽象层：Sensor驱动、ISP控制、编解码器接口媒体处理层：视频采集、图像处理、编码、存储算法层：防抖（EIS/OIS）、HDR、降噪、畸变矫正系统服务层：电源管理、热管理、文件系统、网络服务应用层：模式切换、参数配置、WiFi控制、APP通信中间件：多媒体框架（GStre...