感觉自己有病了，很不满足

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一天996可以，一周可以，一年可以，三年可以，五年呢？十年呢？最近深圳36岁工程师猝死，公司24小时注销微信让人心寒。甚至在他猝死后的一个小时后他又被拉入新的工作群，群友还艾特他处理订单。死亡8小时后，他的手机还收到私聊工作信息，“周一要把这个改下”。这位程序员一直认真负责，卷到了部门经理的位置，却在36岁的壮年猝然离世。再高薪的工作也不值得用健康去换。成果是公司的，命却是自己的。

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...