传奇耐面王

1. 自我介绍我之前在某某公司实习，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间参与消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和网络编程（TCP/IP），了解 MySQL、Redis 组件。 整体偏工程实践，关注代码质量、稳定性及性能优化，期待在 C++ 后端方向继续提升2. 项目介绍我参与开发了一个分布式实时流处理平台，负责事件数据的实时计算和多维聚合。项目难点在于高并发写入时线程锁竞争严重，导致延迟不稳定；同时状态同步复杂，内存容易泄漏。我主要通过以下方式解决了问题： 用无锁队列替代传统锁，减少线程竞争。 设...

1.极速Landing​入职第一周，就能快速摸清团队架构、核心业务与关键流程，主动熟悉环境、索要资料，对自己的实习目标有清晰规划。2.主动学习​不满足于被安排的任务，会主动利用文档、课程和搜索工具拓展认知，并愿意深入追问业务逻辑背后的“为什么”。3. 会排序优先级​能判断任务轻重缓急，主动与 mentor 对齐期望和时间节点，兼顾效率与质量，不被琐事带偏节奏。4.高情商沟通​懂得在合适时机、用恰当方式沟通，能融入团队文化，人际关系融洽，也愿意主动分享与协助同事。5.踏实靠谱​交付扎实、细节到位，有复核习惯，对基础工作也耐心负责，懂得“小事不出错”是建立信任的基石。6.闭环力强​事事有回应、件件有着落，及时同步进展，主动汇报结果，永远不让事情石沉大海。7.主动沉淀​擅长整理复盘，将过程、经验、资源转化为清晰文档，后期甚至能输出总结与优化建议，为团队留档。愿你也能成为那个让人眼前一亮的人。

27届机械硕士，最近想找找寒假实习，希望大家给我的简历提提建议，谢谢。

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...