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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...

rt，人生第一次实习，感觉自己是个大水货，配环境就花了一天，这个大项目，更是不知道该怎么捋，该怎么办该怎么办，怕被开了

😭😭主包在一个小小小厂实习，这个是个初创公司，人数十人左右。开发一款交友app，基本使用cc编码调bug。这个实习写到简历上会不会脏简历呀，还想着年后投大厂呢

目前大二，不知道后面该走什么方向了，现在是继续做其它项目学一些通用技术栈，还是去找实习呢