核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

求狠狠锐评简历，boss投递无人理。

昨天面试官打电话来说有事情，晚点发个邮件调整一下时间，结果今天显示流程结束了，要发一封邮件问问吗

作者前言： > 最近大模型和 Agent 火得一塌糊涂，牛客上每天都能看到一堆“大模型应用开发”、“Agent专家”的岗位。作为一个从传统搬砖/非技术背景一路摸爬滚打转过来的过来人，看着朋友圈里动辄几千块的“AI大咖带教班”，我只想说：快捂紧你的钱包，别再被割韭菜了！ 转岗大模型应用层真的不需要你先去啃半年算法。  一、 转岗核心前提：先搞懂“AI Agent开发”到底做什么，别盲目跟风 很多传统开发和非技术同学，看到“AI Agent”这个词热度高就盲目跟风转岗，连这个岗位的核心工作都没搞懂，最后学了半年还是找不到工作。 我转岗初期也踩过这个坑，一开始疯狂学深度学习、啃 Transfo...