Go

除了java，目前国内后端语言中，go应该是最火的。这份热度绝非偶然 ——Go 语言以 “简单、高效、并发友好” 的核心优势，完美契合了当下云原生、微服务、高并发系统的技术需求。相比 Java 的厚重，Go 语法简洁直观，上手门槛更低，无需复杂的框架配置就能快速搭建稳定服务；其原生支持的轻量级协程，能以极低的资源消耗处理海量并发请求，这对于秒杀系统、实时数据处理、分布式服务等场景来说，是天然的适配优势。从行业应用来看，Go 早已不是小众选择：字节跳动、腾讯、阿里等大厂的核心业务中，Go 的占比持续攀升； Kubernetes、Docker、Etcd 等云原生生态的核心项目，更是基于 Go 语言开发，掌握 Go 意味着能深度参与云原生技术栈的落地。此外，Go 的编译速度快、部署简单（编译后为单一可执行文件，无需依赖虚拟机），大大降低了运维成本，这也是中小企业青睐它的重要原因。所以va学弟学点go学长还是可以的。

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...

虽然 Java 稳，但很多高性能中间件和云原生底层都在往 Go 和 Rust 跑。五年后，如果你只会 Java，可能就像现在只会写 C 语言一样，路越走越窄。

1.14约面TEG云架构软件测试测试开发岗1.19一面1h，光速下二面1.23二面1h，跟mt聊的很好，面完显示通过1.28约1.29三面 30min，应该是主管面，面完+1说还可以，不过技术栈不太匹配，可能给我推到别的组1.30下四面 同TEG同岗位应该是换组了 2.3四面1h 体验很差，感觉组里已经不招人了，面官问的问题字少表达不清楚，也不去引导，我问她她就无奈的看着我，反问环节回答我的问题也是非常敷衍，感觉就是不想招人2.4果不其然回池子了，光速被捞，下周一继续一面