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...

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求锐评，兄弟们，后端开发 + 大模型应用开发，可以直接冲27届暑期实习吗，实在不行日常实习也行

1. 自我介绍（根据个人情况准备）2. 说说HTTP的发展历程，HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3有什么区别答案：HTTP/1.0：短连接：每次请求都要建立TCP连接无状态只支持GET、POST等基本方法HTTP/1.1：长连接：Connection: keep-alive管道化：可以同时发送多个请求缓存控制：Cache-Control分块传输：Transfer-Encoding: chunkedHost头：支持虚拟主机HTTP/2：二进制分帧：不再是文本协议多路复用：一个TCP连接处理多个请求头部压缩：HPACK算法服务器推送：Server Push优先级和依赖：请求可以设置优先级...