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...

蜀黍是学院本，在一家小公司实习了3个多月，没有什么高并发，特别nb的技术，想问问各位大佬有优化的地方吗？有机会找个稍微好一点的厂吗？求各位大佬拷打

我的简历问题很大吗……为什么每个投递都没有声音了😭😭请大家指点一下

🎈下面是面试过程 0.自我介绍+项目介绍 1.咱们家是哪里的 2.本科成绩怎么样 3.考研多少分（保研的） 4.是学硕对吧？奖学金拿过多少次？ 5.发过论文、专著之类的吗？（无） 6.有没有参加过什么比赛拿到省级以上奖励？ 7.有实习经历吗？ 8.创建线程都有哪些方式？ 9.JVM分为哪些区域？ 10.MySQL除了增删改查之外，还知道哪些关键字？ 11.having子句有什么作用？ 12.redis有哪些数据结构？ 13.用过消息中间件吗？知道哪些？ 14.这些消息队列使用场景有什么区别吗？ 15.设计模式知道哪些？ 16.你在学校最有成就感的一件事情是什么？ 17.现在有其他公司offe...