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...

偶然刷抖音被喂到的，号称不会被共享屏幕截取

求锐评，兄弟们，后端开发 + 大模型应用开发，可以直接冲27届暑期实习吗，实在不行日常实习也行

大家好，我是@程序员花海_，今天来看一份实习简历的描述。大家看完这份简历，感受是啥？我相信很多牛友应该会有个感觉就是：不知道具体做了什么。写实习简历的大忌就是写流水账，让面试官抓不到你的工作量。AVM相关产品产业内领先，这个和你做的工作有什么关系？？？负责C++代码的开发工作？做的什么工作？本来不就是代码开发么？？BUG解决，具体怎么解决的，为什么判断它是BUG，还有什么兜底策略么？？与客户对接，对外部BUG提出解决方案，方案具体是什么？？写简历并不是阐述你做了什么，而是把你的工作和你在工作背后的思考写到简历上，给面试官埋下钩子，让他针对性的问你问题，把主动权掌握在自己手里。ok，今天这期先到...