小米测开有动静吗

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...

最近Dify副总裁女装大佬的事刷屏了，谁能想到技术大佬私下爱穿女装呢！其实职场反差人设还是挺正常的（吧），工作时专业严谨，私下做自己超酷。只要不影响工作，我觉得就还能接受（就是这个最近在qq群传爆的照片吧？）

沟通2000＋才发现原来自己这么菜，100个要简历的，最后只有一个小公司offer，还是Python后端，面试官人很好，让我进去慢慢学，但是实习薪资勉强够房租，牛牛们要不要付费实习

mysql-mcp-wrapper.py import os import sys import asyncio os.environ["MYSQL_HOST"] = "localhost" os.environ["MYSQL_PORT"] = "3306" os.environ["MYSQL_USER"] = "root" os.environ["MYSQL_PASSWORD"] = "root" os.environ["M...