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...

目前有一段小厂实习，稍微包装了一下。打算年后想冲一些中大厂，不知道有没有机会，最近在学一些agent相关的东西，想问下建议在技能哪块加一下吗（rag mcp agent等相关技术），如何写合适呢。

1. 进程和线程的区别？答案：进程资源分配的基本单位独立的地址空间进程间通信（IPC）开销大创建销毁开销大线程CPU调度的基本单位共享进程的地址空间线程间通信简单（共享内存）创建销毁开销小对比进程更安全，隔离性好线程更轻量，切换快线程共享资源，需要同步C++中的线程C++11引入std::thread跨平台的线程库RAII风格管理2. 什么是线程安全？如何实现？答案：定义多线程访问时，程序行为正确不会出现数据竞争结果可预测实现方法互斥锁（Mutex）保护临界区同一时间只有一个线程访问读写锁多个读者，一个写者提高并发度原子操作不可分割的操作无需加锁无锁数据结构使用CAS（Compare-And-...