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...

字节暑期刚入职四天，因为是年前，所以很多正职都放假走了，也就没有给我分配mt，然后有一个老哥在我来的时候给我发了一个landing手册，然后还有关于部门业务的白皮书，还有一些业务代码。然后本人是java面的，进来第一次接触go语言 前面几天熟悉了一下go的语法和go的框架，可以读但是还不太会写，然后业务白皮书也看的很头疼，包括landing手册里要了解的很多东西说实话我看文档真的快看死了，一个嵌套一个，问题是我还完全不知道咋用这个我了解的东西，还有就是那个项目代码，那个老哥喊我去写写单测，熟悉一下go的语法，但也进行的很困难（这是我第一段实习，之前都是springboot那一套，真不太熟悉这个）想问问大家的建议，就是我从现在开始到在开年回来之前应该做些什么，我目前就一个想法 就是复现一个landing手册上的go框架小项目 就是相当于帮自己锻炼锻炼怎么写go 或者各位大佬有没有更好的锻炼go语法的建议还有就是大家都在说vibe coding，那我应该怎么锻炼自己使用ai的能力，感觉我除了给一些需求然后它给我生成代码，好像就没别的用法了，那些什么工作流、拆解、skill啥的都不知道从哪一个地方开始，包括我现在正在实习，不知道精力该怎么分配，去网上想找找关于agent开发的一些学习流程，说实话，众说纷纭，有的是从python开始打基础然后系统学那些rag prompt langchain mcp等等，有的是说直接找一个github上的ai项目然后反复问ai，我确实有点迷茫，恳求各位大佬能留下你们宝贵的建议，我一定认真反复深刻学习有一说一 我觉得字节饭挺好吃的！

✨ 什么是 MyBatis Generator GUI？MyBatis Generator GUI 是基于官方 MyBatis Generator 开发的一款图形化界面工具。它彻底解决了传统 MyBatis Generator 需要手动编辑 XML 配置文件的痛点，通过直观的可视化界面，让代码生成变得像填表一样简单。核心优势：✅ 零 XML 配置，全程可视化操作✅ 配置持久化，一次设置重复使用✅ 支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等主流数据库✅ 自动生成中文注释，代码清晰可读✅ 支持 SSH 隧道连接内网数据库🛠️ 核心功能详解1. 智能数据库连接管...