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...

我是一个末九的计算机本科生，26毕业，秋招兜兜转转，大厂基本挂了个遍，自己只有一段小小小厂实习，能有那么多大厂的面试挺庆幸了，但是都挂了心里还是很难过。虽然知道自己没好好学，但是为了秋招是认真准备的，但还是因为没项目没实习大多止步二面了。最后秋招接到了三个offer，两个上海企业，一个12k一个16k，还有一个工行的offer，选择了工行，年包听说20个左右，同学和我一样本科进的京东50个，进华为的30个，进字节的50个，感觉我们差距太大了。现在晚上睡不着，在想现在开始春招投递冲一把，还是就选择工行呢

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了

自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解