双非，现在想找暑假实习。许多公司都招长期实习。双非 + 暑假实习2个月 + Golang就已经很困难了。Golang的暑假实习不知道有哪些公司招，希望有前辈或者大佬指点指点。（腾讯、字节已投）阿里云云计算高级工程师ACP认 证 项目 K8S + 敏捷 + CD/CD + 网页全栈 两次团队比赛二等奖，队长面经和算法自驱、学习都个人认为不错望有大佬可以指点一下，谢谢。

我今年大二，昨天面了一个20几个人的小厂，一上来自我介绍，然后八股，问了redis持久化策略，aop，ioc，transactional啥时候失效，这个说了四五点吧，然后问我nacos知不知道，我说知道一些，回答了注册中心，调用者从那里拉取服务列表，还有给服务发送心跳大概这些，然后问了一个项目问题，然后他就说我这边买什么问题了，然后问我，你才20岁现在大几，可以实习多久，我看你的专业数字媒体技术为什么学这个方向呢，然后就是你有什么想问我的吗，全程15分钟，今天面试结果不太合适😭😭😭😭😭😭太合适，好难过啊家人们，到底为什么😭

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

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...