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...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

两段实习了，下段想去大厂试试看，go，Java都可，偏向做go，求大佬们帮忙拷打下简历和提升方向

前端面试问题：1. 自我介绍2. 低代码平台Blocksuit方案，这个技术选型的逻辑3. 物料和数据源连接是用什么样的解决方案，还追了一下数据源的获取4. 团队规模，负责的具体内容，职责之类的5. 你认为前端工程化包括哪些方面？你具体做过哪些6. Git提交，你们有引入什么工具，检测方式来控制不规范提交7. 前端监控埋点方面有做过哪些吗8. 后面的职业规划9. 离职原因10. 排期和人手不够的情况，假设你作为leader，你怎么处理冲突？反问：1. 项目情况，技术栈2. 面试流程叠纸游戏26届秋校+27届nova训练营热力全开！🎮我们是：叠纸游戏成立于2013年8月，是一家专注于内容创作的...