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...

校队里面cf2100比比皆是，大家都是新生，我1200还没上，校赛也打铁，想学但是感觉差距太大了，很难去弥补，但是不学的话以后又没机会出场，还是想去打xcpc的

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？

以前我们总是听说金九银十，金三银四。但在秋招过后感觉根本不是这样，我身边大部分人秋招找到工作的都是在11~12月份（普通双非），这个时间点感觉只适合硬bg或多段大厂实习的佬。现在春招好多中大厂也开了，但是感觉投了就是炮灰，有无春招过的大佬说下什么时间点投春招比较好呢？#春招什么时候投？#