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...

现在在干什么呀，投日常实习还是暑期实习呀？怎么我看好多人现在就投上暑期啊日常实习是应该投学校周围的，还是哪个地方都投呢我的简历就下面这样，求拷打

我实习时，来之前有两个实习生，都是干测试开发的，中午吃饭闲聊时不知怎么聊到了算法能力，然后就在比较谁算法能力强，我绷不住了，找了个借口跑了，还好跑的快，后面领导知道了，还问他们谁更强一点，不过领导后来跟我说他觉得这两年干活都不太行，后面新来几个实习生，测试摸鱼时又互相比较了下实习薪资，主要讨论的声音还不小，我不想参与他们的讨论就回到自己工位上了，再次绷不住了，这怎么能明面上讨论，不过虽然是同一岗位，干的活差不多，但薪资确实不一样。

211电气本转码IC应用计算科学硕，25年10月毕业，到英国后本来打算读博就没考虑找工，25年下半年发现博士行情不好（大量扩招+导师方向一般）临时决定秋招。由于时间短只有电气类的水实习，项目经验是ai医学图像图像分割和物理模型数据同化，难以找到对口工作然后发现AI算法卷不过，图像卷不过，本身coding水平一般且没怎么刷过leetcode，老本行电气基本忘光，这种找什么岗位合适？目前看下来产品经理还行，但听说特别卷？春招都开始了，我感觉天塌了。