1. 自我介绍我之前在某某公司实习，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间参与消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和网络编程（TCP/IP），了解 MySQL、Redis 组件。 整体偏工程实践，关注代码质量、稳定性及性能优化，期待在 C++ 后端方向继续提升2. 项目介绍我参与开发了一个分布式实时流处理平台，负责事件数据的实时计算和多维聚合。项目难点在于高并发写入时线程锁竞争严重，导致延迟不稳定；同时状态同步复杂，内存容易泄漏。我主要通过以下方式解决了问题： 用无锁队列替代传统锁，减少线程竞争。 设...

1、面试官自我介绍2、结合项目自我介绍3、回流和重绘是什么，怎么减少4、tailwindCss相比手写class的优点，或者说行内样式相比class的优点5、css选择器优先级6、flex:1是什么7、flex-grow和flex-shrink的作用8、instanceOf的原理，原型链查找的过程9、Promise.all和Promise.race10、宏任务和微任务有哪些11、事件循环12、看代码说输出图一和图二13、父子组件的 setup 和 render 和 mounted 的执行的先后顺序一开始写错了，后面面试官提示了父setup -> 父 render -> 子 setup -> 子 render -> 子mounted -> 父mounted14、vue怎么监听到生命周期钩子函数的执行顺序的15、vue的响应式原理16、v-model的双向数据绑定原理17、进程和线程的区别18、浏览器有哪些线程算法题 经典150：最大正方形反问阶段：主要业务：写类似于飞书的那种内部管理的软件主要技术栈：vue最后被感谢了，面试官说感谢能参与面试......

平时跟组长打打闹闹的，以为他把我当自己人，直到我伸手去拿魔芋爽，组长说外包不能吃零食

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...