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...

全部是92硕士研究生学历

一年一度的春节即将开始，好消息是有多天的休息时间，坏消息是七大姑八大姨围追堵截的各种话题，会在矛盾又快乐的气氛中度过的时节。首先，放假了，可以好好休息好好吃饭。可以放下工作上的一切烦恼和问题，好好的在家休息几天，还有好多好吃的。吃的，唯有美食与爱，不可辜负。除夕，年夜饭的各种美味佳肴，吃着好吃的食物，聊聊家常。吃完了后在客厅里，瓜子、花生、苹果，各种零食堆成了小山，看着电视，聊着天。还有的打着牌，输赢不重要，重要的是那份久违的家庭氛围，温馨温暖的气氛。当然，也有各种灵魂拷问般的“关心”。吃完饭后，正捧着肚子瘫坐在沙发上，七大姑八大姨带着慈祥的微笑围拢过来，各种“关心”开始了：“在大城市混得不错...