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...

leader 说要招一个新的实习生，也是我的 mentor 带，你说是不是因为要把我辞了呀，跟我约谈说我还有很大的进步空间，额，如果招来的实习生能力比我强，估计就要把我辞退了吧。

今天面试的时候，面试官问我Java锁机制有哪些，突然synchronized忘记咋读了，全过程一直在那个那个s开头的什么什么来着那个锁……😭我真的服了我自己了

********上有个“扣友新春联欢活动”，点进去看了一下，大家太有才了