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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...

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东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗

面试题简述你能讲讲 Spring Boot 的自动配置原理吗？Starter 是怎么起作用的？面试官想听的这是校招高频原理题，主要考察候选人能否从以下三个方面串出完整逻辑：1、自动配置触发点；2、加载机制；3、条件装配；面试示例回答Spring Boot 的自动配置其实是基于 Spring 的条件化装配机制 + SPI 扩展机制实现的。入口是 @SpringBootApplication，它包含了 @EnableAutoConfiguration。这个注解会导入 AutoConfigurationImportSelector，在容器启动时从 META-INF/spring.factories ...