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...

本人想走JAVA岗，秋招0offer，春招还有机会上岸吗

26届双非，😭我不懂为什么投了快千份简历了，连个一天150的实习都找不到，我找工作都已经可以什么都可以了，让我付费上班都行，只想渡过这个寒假，大佬们帮忙看看简历有什么问题啊😭，我还有很多项目，就是没有实习过，全都去打比赛了，求指点

各位佬，帮忙看看这份简历还有什么问题，目前大三想找三月份的前端开发实习，然后正在开一个项目想替换一下简历上的第二个项目，用Vue3+vite来替换一下，原来的太普通了，别的还有什么可以改进的么。