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...

本人双九（一般的985）现在🐻厂实习字节hr两次电联同一个职位的实习，问我考不考虑，第二次说的很恳切🐻厂给的测开，字节给的后端本人还没确定，秋招走大厂还是走央国企，目前暂时偏向稳定，更倾向于在江浙一带工作犹豫的点:1.目前组内氛围好，mt也好，组长也好2.如果再面试，我需要重跑我的项目，再准备+八股+手撕，会很累3.如果准备不充分，怕脏面评

四道编程。 算法还没学完呢，进度如下。

嵌入式软件，零跑汽车内推码：INBR98有需要的学弟学妹自取，零跑汽车每年春招还是会招一些人的，竞争可能也没秋招激烈，有想法的可以继续冲。