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...

大三了，一直在找实习，陆陆续续投递了很多，也面试了两三个，但是都是没有后续了，问题到底在哪呢

❓你最怕被问到什么问题？如何应对？ “你那个大数据是干啥的？能查到我话费账单吗？” 👉我的魔法防御： 最怕：“有对象没？”“啥时候买房？”“你们公司裁员吗？” 我的策略：三段式防御 先夸人：“姨你气色真好！”，再转移：“来来来，我给你倒点热茶。”，最后用“开放式结论”：“这事儿我正在推进，属于长期迭代。”❓你如何跟家人亲戚介绍你的职业？ 坐办公室玩电脑的。“我在互联网工地当包工头，手下管着几百台服务器，它们天天996搬砖，我负责给它们画饼和灌红牛。”❓亲戚问你挣多少钱，该怎么答？经典场景：饭桌上突然安静，七大姑举着筷子凝视你。“哈哈，我的工资和我家里的年货一样多，都是很丰厚的！”。然后迅速反...