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...

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嵌入式开发面试和笔试的“八股文”主要考察 C 语言能力、嵌入式系统原理、外设接口、操作系统和调试能力。本文从知识体系、题型解析和实战方法三方面进行全面梳理，帮助高效备考。一、C 语言基础嵌入式开发几乎离不开 C 语言，核心考点包括：数据类型与存储熟悉各数据类型（int、short、long、char）长度和范围。掌握 volatile、const、static、extern 的应用及区别。理解类型转换、符号扩展和溢出行为。指针与数组指针与数组关系，指针运算及函数指针。指针与多维数组、结构体数组的访问规则。熟练解决指针传递、指针运算及 const 修饰组合问题。结构体与共用体内存布局、对齐方式、...