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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...

真心劝退测开，这个方向真的不适合普通人，尤其是应届生。我身边这一届同学的情况，说实话已经很说明问题了。后端秋招一开始确实难，但只要技术不是太拉，后面补录、加面、捞人的机会一波接一波，最后基本都能上岸中小厂。而那些一开始就冲测开的，很多到现在还在等消息，甚至直接凉了。最直观的感受就是：测开的坑真的少得可怜。同一批同学里，后端、前端、客户端基本都有大厂 offer 扎堆的情况，哪怕不是顶级大厂，也能拿到几个中厂保底。但测开呢？泡出来的又有多少呢。不是不努力，是岗位就那么点，连给你复活赛的机会都没有。后端还能互相捞。秋招挂了，春招、补录、内推、转组，总能找到出口。测开一旦挂了，基本就是真的挂了，后面连投的岗位都没几个。目前有些转的人可能拿了几个不错的实习offer，那到秋招呢？hc少就笑不出来了。现在测开也就只有大厂和顶中厂有，小厂就是测试点点点，大厂也很多是点点点，后端起码还有小厂保个底还有人幻想什么先测开再转开发，我只能说太天真了。测开的经历，想转后端或者客户端根本不可能。核心开发经验没有，项目深度不够，面试官一句那你为什么不一开始就做开发基本宣判死刑。反过来，后端、前端干不下去了，转测开却很容易，这已经说明问题了。如果你是普通双非，那更要慎重。测开 HC 本来就少，筛人还看背景，普通学校在这种极小池子里基本就是陪跑。你用一个最普通的简历，去抢最少的岗位，结果可想而知。再说客户端和前端。很多人看不起前端，觉得卷，觉得不高级，但现实是岗位多、需求稳定、HC 实在。客户端更不用说，Android 和 iOS 到现在依然是硬需求，技术路线清晰，工程经验越久越值钱。我身边拿到大厂最多的，反而是客户端和前端，而不是测开。说句难听的，测开不是不能干，但那是给已经没得选的人准备的退路，不是给应届生拿来当首选的。秋招无脑选测开，本质就是用短期好像更容易上岸，换长期被动甚至被锁死。我是真心建议，能选客户端和前端就选客户端前端，再不行就去后端，哪怕多投多卷一点，也比一头扎进测开强得多。等你真正经历一轮秋招、春招、补录之后，就会发现被反复捞的，从来不是测开劝退不是唱衰，是不想看更多人踩已经踩烂的坑。

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

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