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...

啥意思大哥

这个时候很多牛友可能已经回家了，我觉得尽量在过年的时候不要和自己的亲人说自己的工资，无论是高也好，还是低也好。工资比较高，可能家里会有一些亲戚或者带水朋友找你借借，如果说工资低也好，别人甚至也有可能会看不起你，最好。其实是呃，保持低调，然后，如果有帮助有能力可以帮助家人的话，我觉得可以帮助一下。

目前大二，不知道后面该走什么方向了，现在是继续做其它项目学一些通用技术栈，还是去找实习呢