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...

产品经理也太太太卷了，11月鼠鼠拿着自以为完美的简历结果投出去杳无音讯，（一块石头扔海里还有水花啊喂）要不要这么卷！！！后来鼠鼠找到了个广告运营的岗位进去实习了三个月，再次自信满满的开始投简历，投的也都是电商运营或者商业化运营的岗位。虽然不像刚开始那样一个看上鼠鼠的公司都没有，但是和大厂依旧相差甚远，全都已读不回大厂怎么这么难进啊，谁来救救鼠鼠，哪怕能进面也行啊。附上鼠鼠现在的简历

网易游戏-蛋仔派对-数据分析-已复盘自我介绍，重点讲讲你为什么想来游戏行业做一名数据分析师。某天发现《蛋仔派对》的日活跃用户比前一天断崖式下跌了 20%，如果交给你来分析，你的分析思路是什么？会从哪些方面入手排查原因？我们想通过优化新手教程来提升新用户的次日留存率，你会如何设计一个 A/B 实验来验证这个想法？在设计和分析过程中，需要特别注意哪些潜在的问题？你最近玩得最久或者最喜欢的游戏？你认为它在设计上最成功的一点是什么？如果让你用数据来证明你的观点，你会关注哪些数据？我们有一张玩家登录日志表（包含 user_id， login_time），请你说说计算次日留存率的 SQL 思路是怎样的？《...