小红书求捞

此文章已征得当事人统一, 隐藏了敏感信息.我是一条小镇做题蛆, 智商比正常人平均值高了一些, 再加上运气不错, 成功逃出小镇, 多年未归. 近日听得小镇旧友趣事.这位朋友叫大凸, 高中是个艺术生, 但是喜欢家里蹲, 没怎么去学校, 然后随便混了个本科, 跑省城去读大学了. 上大学也是浑浑噩噩, 床上摆个switch和笔记本电脑, 经常一玩就是一整天. 他和我同一年上大学(2020), 至今还没修满学分. 每次一问, 就说再过半年就毕业.我毕业工作两年了, 大凸仍然还没毕业, 家里急, 就让他先去相亲, 想着成家立业先搞定成家.大凸于是在父母安排下跑去相亲, 相亲对象是个19岁大二小妹, 在外地...

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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...