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...

秋招阶段，室友都去自习室备战考研，每天七点钟宿舍就剩我一个人了，有面试就美美地面试，没有面试，自习也很不错。身边同学有开钟点房面试的、有去食堂面试的（避开饭点），或者找一间空教室面试（需要提前保证这个时间段没人）都是不错的选择。

一月份投着玩的时候百度约面了，但是因为临近期末考试再加上还没准备所以拒面了（怕脏面评）。有点学不进去习所以想通过面试来鞭策自己学习，求佬们尽量多给我简历挑挑毛病，我想近乎完美。谢谢各位了

mysql-mcp-wrapper.py import os import sys import asyncio os.environ["MYSQL_HOST"] = "localhost" os.environ["MYSQL_PORT"] = "3306" os.environ["MYSQL_USER"] = "root" os.environ["MYSQL_PASSWORD"] = "root" os.environ["M...