招商银行显示笔试已通过，但没有面试通知

嵌入式软件，零跑汽车内推码：INBR98有需要的学弟学妹自取，零跑汽车每年春招还是会招一些人的，竞争可能也没秋招激烈，有想法的可以继续冲。

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

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...