普通二本，找工作好迷茫

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...

字节暑期刚入职四天，因为是年前，所以很多正职都放假走了，也就没有给我分配mt，然后有一个老哥在我来的时候给我发了一个landing手册，然后还有关于部门业务的白皮书，还有一些业务代码。然后本人是java面的，进来第一次接触go语言 前面几天熟悉了一下go的语法和go的框架，可以读但是还不太会写，然后业务白皮书也看的很头疼，包括landing手册里要了解的很多东西说实话我看文档真的快看死了，一个嵌套一个，问题是我还完全不知道咋用这个我了解的东西，还有就是那个项目代码，那个老哥喊我去写写单测，熟悉一下go的语法，但也进行的很困难（这是我第一段实习，之前都是springboot那一套，真不太熟悉这个）想问问大家的建议，就是我从现在开始到在开年回来之前应该做些什么，我目前就一个想法 就是复现一个landing手册上的go框架小项目 就是相当于帮自己锻炼锻炼怎么写go 或者各位大佬有没有更好的锻炼go语法的建议还有就是大家都在说vibe coding，那我应该怎么锻炼自己使用ai的能力，感觉我除了给一些需求然后它给我生成代码，好像就没别的用法了，那些什么工作流、拆解、skill啥的都不知道从哪一个地方开始，包括我现在正在实习，不知道精力该怎么分配，去网上想找找关于agent开发的一些学习流程，说实话，众说纷纭，有的是从python开始打基础然后系统学那些rag prompt langchain mcp等等，有的是说直接找一个github上的ai项目然后反复问ai，我确实有点迷茫，恳求各位大佬能留下你们宝贵的建议，我一定认真反复深刻学习有一说一 我觉得字节饭挺好吃的！

想直接投实习 碰碰运气 牛✌们瞅瞅我有机会吗?😀

迅雷ai产运面试经验分享（已offer）迅雷一共四轮面，分别是笔试—业务面—老板面—hr面，这个岗是针对迅雷旗下一款ai女性向陪伴类游戏的产品运营，主要是社群建立与维护，建议大家面试之前多去了解一些社群运营的方法论以及紧急公关的处理方式。时间线：12.4笔试—12.5反馈笔试通过—12.9一面—12.9二面（当天两轮）—12.11三面—12.13 offer一面：主要是考察对岗位jd的了解以及公关能力。1，做个自我介绍2，游戏经历，平时喜欢什么游戏，玩到什么等级？3，有玩过女性向游戏吗？举个例子，你认为女性向游戏的受众是怎么样的？4，现在给你一个社群运营，你会怎么做好？5，假如李泽言和白起的粉...