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...

bg双9计算机，学了一点JAVA基础，MySQL，Redis，这两天在刷hot100，能力较差，无实习（面了三次都被狠狠拷打无下文），感觉自己进大厂没实力，想进体制内或者能躺平的，想留西安，家人们觉得我应该怎么规划自己的求职之路

柠檬微趣一面1.自我介绍2.hashmap底层原理，是否是线程安全的3.不安全应该使用什么4.currenthashmap原理，线程不安全的情况 这块一致追问 答的不太好5.多个线程写一个日志文件，怎么保证并发安全（不太会）6.jvm内存结构7.垃圾回收 怎么确定回收哪些垃圾8.多线程使用场景9.常见的gcroots10.网络分层结构11.tcp和udp区别12.tcp概念问了一大堆13.https了解吗 具体说一下 也是说了一大堆14.mysql索引15.b+树 为什么不用红黑树 b+树的查询效率 推导一下总结：一直问，不会就想，偶尔会给一个反馈，没问实习，没问项目，纯纯八股🍋【柠檬微趣2...