北京长鑫集电有问必答

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...

时间线: 1.4-1.5: boss 牛客 官网 实习僧海投了两天, 感觉确实没啥招人的啊, 心里凉了一半.1.6: 中午快手约面, 下午字节hr飞书私聊约面, 当时想着第一次面大厂感觉三个过一个一面就已经赢了.1.7: 下午 3点大厂处女面, 哈哈面试官是重邮红岩的直接保送; 5点快手一面, 我说这个是我的第二次大厂面试, 面试官问要是拿到字节和快手选择哪个, 我说昨天看了一晚上快手百分百选快手哈哈哈. 晚上5.30字节约二面, 快手约二面, 小红书约一面.1.8: 下午2点快手二面, 聊天面体验非常好(当天电话确认入职时间); 4点字节二面这次不是校友了, 然后有一个CSS实现switch效果的忘记属性咋写了, 感觉危了; 7.30 问字节hr是不是挂了; 9点开始小红书一面, 难死我了, 但我还是笑着面完了, 然后卸载了小红书, 但是过了一会会小红书hr约二面, 遂下回来了字节约三面.1.9: 下午2点字节三面, 依旧聊天+算法, 自己太菜了有一个写错了, 面完感觉又危了; 5点面小红书20min结束(offer审批);5.30又去问字节hr是不是挂了, hr小姐姐说干嘛用一个句式, 我说手写题又又又没写出来😂, 2min后约hr面；8.30 快手offer总结, 自己运气好遇到了好公司好部门好面试官, 字节剪映 快手电商 小红书支付的面试体验都非常好, 不会的题会带你一步一步思考, 流程也非常快全部都是当天推进, 小红书是以分钟为单位推进.  面经以及细节等我慢慢整理,  以及保佑所有的审批不要出问题, 我是真怕最后全过了0offer😂bg: 重邮 大数据 蓝山工作室 一段非大厂实习

从1月初开始，20多天投了1000份简历，有68个人要简历，但最终只有两个给面试，一个是传统制造业点击即送的没去，还有一个是汇川技术，下周五面。我感觉我简历写的还可以啊，为什么hr不给我面试？有没有友友帮我看一下呀？

个人背景与求职契机我是一名双非一本出身、拥有 6 年前端开发经验的从业者。此前因前公司组织架构调整，所在项目组被优化，我经历了半年多的职业空窗期。空窗期间我一度备考公务员，但感觉上岸难度较大；恰好我一直对华为 OD 平台很感兴趣，从德科的HR处了解到 OD 更新了院校清单，而我的母校正列于其中，于是决定抓住这个机会尝试投递。机考经历我提前两周多开始备考机考，整体来看考题有一定难度，但达到及格线还是比较轻松的。机考共三道题：第一题是数组与字符串相关的经典题型，第二题考察队列的应用，最后一题则是贪心算法类题目。和我平时刷的 LeetCode 题目相比，机考题目更偏向场景化，准确理解题意成了答题的关...