腾讯前端 在北京还要hc么？

25届校招党，想当初校招最终得了3个offer，算不错的结果了，不过第1个 offer 也是12月才来。我也是经历过秋招的人，大家都说金九银十，仿佛十月还没录用希望就不大了，但我体会又并非如此。现在大厂越来越看重暑期实习转正，八九月往往是实习答辩集中时段，很多岗位其实已经留给了转正同学。这个阶段放出来的正式岗位，竞争往往格外激烈，除非背景特别突出，不然很难得到面试机会。当然，中小公司那时也会有一些面试，不过它们的招聘规模一直有限，机会自然也不多。我身边不少背景更优秀的同学，最后拿的offer却没有我的理想。我观察下来是他们没太弄清楚自己想要什么，所以导致最后不自洽，我是开始就明确想去一个技术氛...

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

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...