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...

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

啥意思大哥

1. 自我介绍，说说你为什么想加入小红书回答框架：教育背景和技术能力项目经验和技术亮点对小红书的了解和兴趣为什么选择这个岗位2. 手撕算法：合并两个有序链表（保留原题）题目：将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。答案： struct ListNode { int val; ListNode* next; ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} }; ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) { ListNode dummy(0); ListNode* tail = &dum...