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...

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1、自我介绍介绍了一下我自己啥情况，之前在哪个公司实习过，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间我做过消息处理/服务端模块开发，参与了功能迭代、问题排查和一部分性能优化工作。 技术栈方面，我主要掌握 C/C++，熟悉 STL、Linux 开发环境、网络编程（TCP/IP）、多线程与并发编程，了解常用的数据结构与算法，也用过 MySQL、Redis 这类常见组件。 整体上我偏工程实践，比较关注代码质量、稳定性和性能，想在 C++ 后端方向继续深入。2、单例模式和工厂模式的作用单例模式：保证一个类全局只有一个实例，适合日志、配置中心、线程池这种“全局只要一个”的对象。 工厂模式：把对象创建...