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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...

bg双非本西电硕投了20天没啥动静，有无大佬帮忙看一下简历给个建议，有偿也行😢项目是王二的rag和改良的点评。。

如题，楼主最近找了家小厂实习，每天任务蛮多的，虽然也有时间去背八股刷题，但是相比在学校每天全身心的投入背八股和刷题，真的差太多时间分配上很碎片化，有时候刷着刷着题，mt 提个需求就需要去忙他那边的问题，忙完回来接着学，然后又有其他问题下班回宿舍也没啥状态再学了，回宿舍就只想躺平😅

1. 自我介绍（根据个人情况准备）2. 说说HTTP的发展历程，HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3有什么区别答案：HTTP/1.0：短连接：每次请求都要建立TCP连接无状态只支持GET、POST等基本方法HTTP/1.1：长连接：Connection: keep-alive管道化：可以同时发送多个请求缓存控制：Cache-Control分块传输：Transfer-Encoding: chunkedHost头：支持虚拟主机HTTP/2：二进制分帧：不再是文本协议多路复用：一个TCP连接处理多个请求头部压缩：HPACK算法服务器推送：Server Push优先级和依赖：请求可以设置优先级...