西二旗一起团建

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...

leader 说要招一个新的实习生，也是我的 mentor 带，你说是不是因为要把我辞了呀，跟我约谈说我还有很大的进步空间，额，如果招来的实习生能力比我强，估计就要把我辞退了吧。

boss打招呼300多了,就投了15份出去,0面试.官网海投只有京东给面试机会,结果还挂了.寒假实习还有希望吗

嵌入式软件，零跑汽车内推码：INBR98有需要的学弟学妹自取，零跑汽车每年春招还是会招一些人的，竞争可能也没秋招激烈，有想法的可以继续冲。