携程内推来NTA6D1T，NTA6D1T

本专栏整理了国内主流科技公司和制造企业的嵌入式岗位面试题，涵盖互联网、AI、汽车、硬件等多个领域，帮助求职者系统准备面试。📚 目录结构禾赛科技 嵌入式软件工程师一面禾赛科技 嵌入式软件工程师二面大疆智能驾驶软件工程一面大疆智能驾驶软件工程二面特斯拉-嵌入式软件开发方向-一面特斯拉-嵌入式软件开发方向-二面安克创新 嵌入式 一面安克创新 嵌入式 二面龙旗科技Linux驱动开发 一面试题龙旗科技Linux驱动开发 二面试题龙旗科技Linux驱动开发 HR面英诺菲特科技 嵌入式软件开发 一面英诺菲特科技 嵌入式软件开发 二面北京零零科技 嵌入式软件开发一面北京零零科技 嵌入式软件开发二面移远通信 ...

这就是不想好好聊呗

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...