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...

因为考研没秋招，现在怎么都找不到合适的工作。。。

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

1️⃣ 请先做个简单的自我介绍？ 😊 2️⃣ 能否谈下你应聘这个岗位的优势？ 🌟 3️⃣ 你的职业规划是什么？ 🎯 4️⃣ 为什么选择学而思作为你的求职目标？ 🏢 5️⃣ 你对学而思的课程顾问岗位有哪些了解？ 📋 6️⃣ 描述一次团队合作的经历，你在其中扮演了什么角色？ 🤝 7️⃣ 遇到工作压力大时，你通常如何应对？ 😊 8️⃣ 面对家长和学生的投诉，你会如何处理？ 💬 9️⃣ 如何向一个对学而思课程持怀疑态度的家长介绍课程？ 📚 🔟 请举例说明你如何通过有效沟通解决过一个问题。 💡 1️⃣1️⃣ 描述一次你认为成功的销售或推广经验。 🚀 1️⃣2️⃣ 你如何看待持续学...