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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...

昨天在实习公司面试其他公司被同事发现，然后被反馈给主管。要下班的时候谈话直接被开除 哈哈哈哈哈实习实习 深圳！！ 有没有推荐或者继任的产品 运营 供应链都可以！

进程内存飙升时你会用什么命令排查？先找高内存进程，再看内存构成，最后判断是否泄漏或缓存失控。常用命令：ps aux --sort=-%mem | headtop -p <pid> / htoppmap -x <pid>cat /proc/<pid>/status（看 VmRSS、VmSize）测试环境可用：valgrind --leak-check=full ./app你怎么查看 CPU 状态？从系统、核、进程三层判断是否 CPU 瓶颈或 IO wait 偏高。常用命令：uptime / topmpstat -P ALL 1pidstat -u 1vmsta...