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...

最近聊了10多个候选人，大部分都是只做过agent_demo，没有量化思路，没有优化思路，就是d ify或者coze搞个简单的workflow，提示词加一个简单RAG。要理论没理论，要实践没数据，这有啥用。

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。😟😟😟😟

大家好，我是阿术。上一个文章提了，我在研二找实习的时候的拿到了阿里云和蚂蚁的 offer，这篇文章详细聊聊是怎么拿下这两个 offer 的。主要分为以下几个方面：个人准备招聘信息获取笔试面试个人准备我们这个专业技术岗一般就是开发和算法，算法薪资高一些，但是要求也高，普遍需要论文，我虽然也有，但是内容偏传统，不是机器学习算法，而且我们实验室主流的找工作方向都是开发，所以我也就按照开发岗的要求来准备。开发岗在笔面考察上就是项目、八股和算法。项目。读研时做过一些质量还不错的横向纵向，所以我就没有花精力另外准备项目，在实验室项目上改巴改巴就完事了。所以如果大家实验室做过一些质量还行，技术栈也匹配的项目...