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...

牛爷爷们，boss投递简历了20+了，只有字节给面了（处女面估计过不了😫），是项目有问题吗，还是不应当写上游戏服务器的项目，换项目有什么推荐的方向吗，如果要写项目的数据，面试官都会问哪些问题呀

都不敢投产品，投了个运营，为什么就秒挂了呀…

个人情况 深圳大学计算机本科（双非），1年小公司Java后端开发经验（主要做电商平台订单模块），后因家庭原因空窗1年。2025年3月首次华为OD机考未通过，5月通过内部推荐开始系统备战。8月成功通过机考（Java开发岗），但技术面被刷，转岗测试。10月测试岗面试通过，部门急需Java开发，直接转岗，11月拿到Offer，12月初入职。整个流程历时9个月，比常规长，但最终达成目标。 资格面（10/18）   自我介绍 “我是深圳大学计算机专业，1年Java开发经验，专注电商平台订单系统。空窗期用于系统化学习，重点补足算法和分布式知识。这次面试希望能将积累落地到华为的业务中。”   离职原因与空窗...