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...

我今年大二，昨天面了一个20几个人的小厂，一上来自我介绍，然后八股，问了redis持久化策略，aop，ioc，transactional啥时候失效，这个说了四五点吧，然后问我nacos知不知道，我说知道一些，回答了注册中心，调用者从那里拉取服务列表，还有给服务发送心跳大概这些，然后问了一个项目问题，然后他就说我这边买什么问题了，然后问我，你才20岁现在大几，可以实习多久，我看你的专业数字媒体技术为什么学这个方向呢，然后就是你有什么想问我的吗，全程15分钟，今天面试结果不太合适😭😭😭😭😭😭太合适，好难过啊家人们，到底为什么😭

网易游戏-蛋仔派对-数据分析-已复盘自我介绍，重点讲讲你为什么想来游戏行业做一名数据分析师。某天发现《蛋仔派对》的日活跃用户比前一天断崖式下跌了 20%，如果交给你来分析，你的分析思路是什么？会从哪些方面入手排查原因？我们想通过优化新手教程来提升新用户的次日留存率，你会如何设计一个 A/B 实验来验证这个想法？在设计和分析过程中，需要特别注意哪些潜在的问题？你最近玩得最久或者最喜欢的游戏？你认为它在设计上最成功的一点是什么？如果让你用数据来证明你的观点，你会关注哪些数据？我们有一张玩家登录日志表（包含 user_id， login_time），请你说说计算次日留存率的 SQL 思路是怎样的？《...