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...

双9硕，大模型算法，总包170w-200w。很有诚意，无签字费。已接。

球球各位大佬看看我这样的简历能投什么样的实习，我主要做无人机硬件的，但北京做无人机的公司太少了，而且很吃学历，我这样的简历还能投什么方向，优势会比较大？

开展公募指数 ETF 产品在不同周期的盈亏计算，掌握公募基金对大盘指数的做多与做空规律，评估产品操作对市 场情绪周期的影响。（每日盘后更新启动信号，星号表示明天可开仓，加号表示明日谨慎开仓。第二天买入后大盘指数短期成上涨趋势。））