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...

真的很多hc很缺人！！！北上杭深 前后客户端hc多多27届同学请用简历猛砸我

变成了坚定的图灵派（雾）

OPPO二面面经 C/C++开发请详细介绍您简历中提到的基于单片机的开发项目。请详细介绍您简历中提到的嵌入式Linux系统开发项目。（注：根据描述，这两个项目是面试重点）您在Linux系统下开发过哪些类型的设备驱动？请简述您对Linux I/O多路复用机制 epoll 的理解。您提到了LCD驱动和Input子系统，能否更具体地谈谈您在这方面的实践经验？在Linux设备驱动开发中，中断处理函数的编写需要遵循哪些要点和规范？您是否了解 key_report 这类事件上报机制在底层（如Input子系统）是如何实现的？（驱动开发） 请概述开发一个字符设备驱动程序的主要步骤和框架。（驱动开发） 如果要为...