自从一月份回来一直在休息，上一份实习干的生无可恋了，每天偶尔刷两道算法，写写毕设或者就是出去打球，感觉八股已经忘干净了。但是现在家里已经快呆不下去了（家可以常回但不能长待这句话说的是真没毛病），想着过完年再找个实习，但是又怕实习期间没有精力准备春招（秋招就是这样），大家有没有什么建议#春节前，你还在投简历吗？#

我这个招呼话术用了好几年了，就是个美好的祝福，一般收到的回复都是"下班就去买彩票“”这个招呼真特殊“”这个真得接""真中了分你一半“”谢谢你,也祝你暴富“这样理解的还是第一次见，真是没招了啊家人们招聘

河北某大学本，保研北邮电子，目前研0，想找实习，这样简历能找到吗现在（投了好几家boss都是不理人），还是说再学学，过年再找的话直接三月份了，感觉0实习更难找了，求助意见！！

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...