腾讯技术岗hr面后多久出结果啊？

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...

😭😭😭，谢谢你陌生人

目前大三上，下学期大三下，过完就要去实习了，寒假在学韦东山的FreeRTOS。

一、原理概述1. 历史进程web前端发展二三十年以来，前端渲染方案经历了“前后端耦合”—“ 前后端分离 + CSR”—“混合渲染逐渐流行”三个阶段。a. 前后端耦合阶段这一阶段是纯粹的服务端渲染，当时前端尚未形成独立的概念，只需要承担切图的工作，由后端通过JSP/php模板拼接html字符串，由浏览器解析html。这种方式前后端耦合度极高，开发效率低，页面交互体验差（每次操作都要刷新整个页面，重新请求HTML）。b. 前后端分离 + CSR主导随着SPA框架（React、Vue）的兴起，前端进入“前后端分离”时代。后端仅提供接口，前端通过AJAX请求获取数据，再通过JS动态生成页面内容、操作D...