搜广推+大模型应用还是后端开发

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...

这个怎么样 家里没人接触过 自己大四 正在找工作  可以长干那

之前考研二战，但是感觉有点寄了。现在想找工作了，但是基本上要么是应届校招，要么就是要有工作经历。😫我是ai专业，会python和c++，毕设是深度强化学习，高中 大学也拿了一些编程竞赛奖项。想找个相关的工作。感觉好迷茫，求助大佬们，我现在改怎么办，该怎么努力呢？

感觉在互联网大厂这种，特别是一些成熟的业务，想要从校招进去，即使你拿了 SSP，然后你进去之后想要混到更高的层级，不是嫡系，真的感觉非常难。不是嫡系，平常做的事情非常多，然后好的可能也拿不到好的项目，只能靠自己的体力去和别人竞争，真的感觉实在是太难了。