华为提交审批？

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...

27届本科，写完简历感觉可以直接投字节

这就是不想好好聊呗

友塔一面自我介绍你的专业是计算机相关吗自学的是吗介绍一下你的游戏来复习笔试题，一道道说思路我没想到我就对了一道半不到也能进面，不过幸好我早有准备，笔试完就复盘好了该怎么做虚函数const作用b+树，这个不会了迪杰斯特拉算法如果一万个怪物在你的屏幕，如何优化一个开放世界大地图，一万个怪物同屏，怎么优化ue的反射说说以后想做哪个方向的开发，战斗?渲染?特效?反问面试官人挺好的可惜ue和游戏优化一点答不上来整体体验感较好，hr前期超耐心了解情况火速约面，业务考察比较开放，耐心引导回答还时常提醒不要紧张给💯友塔游戏26届校招全面启动啦~关于我们：友塔游戏(Yotta Games)于2012年创立，团...