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...

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

什么年代了，还有地主

岗位名称：招商运营面试时长：1h自评分：8/10是否下一轮：是动机与岗位匹配度你的专业和跨境电商并不相关，为什么想做招商运营？（追问）这个决定是临时起意还是长期规划？有没有做过相关准备？你是从什么时候开始关注 Temu 的？（追问）最早是通过什么渠道了解到 Temu？当时的第一印象是什么？你觉得招商运营这份工作最核心的能力是什么？（追问）这些能力你觉得目前具备哪些？哪些还需要提升？教育背景与个人选择当初为什么决定读研，而不是本科毕业就直接找工作？选择现在这所学校时，你当时主要考虑了哪些因素？（追问）有没有放弃其他机会？当时怎么权衡的？回头看，你觉得读研给你带来的最大变化是什么？（追问）这种变化...