腾讯/字节HR在线批简历，每天限10份深度诊断

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...

1.学院本，目标中小厂2.项目经历可以吗，算简单项目吗，因为我看有些培训机构的项目有什么通信软件啊，还有仿b站的视频播放平台3.量化需要写不，不太会4.实习经历现在写的很简单，如果想包装怎么操作真心求建议

不说别的东西hot100一定要熟练 一定要理解 不是死记硬背那种 很多公司都是考这些的 只有这些稳了才有冲击大厂的资格

康冠科技硬件工程师面经8.7  一面终面    只有一次面试决定是否通过1.为什么选择珠三角这个地方来工作（改开前列，经济发达地区有更多机会，也有更多的资源）2.珠三角和长三角在同等条件下，会选择哪个区域，为什么3.平时有什么兴趣爱好4.个人有什么缺点（决策不够决断，指定目标的时候有些太远，可实施性不高）5.从哪里了解到的康冠6.对STM32单片机了解的多吗，32的GPIO口在我们使用的时候，需要进行哪些初始化动作（引脚复用的上下拉电阻，代码也需要确定使用输入输出；单功能接口不需要设置）7.STM32单片机的输入输出IO口最高工作速度，大概是多少兆8.项目中使用的传感器与单片机是怎么通信的，用...