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...

27届前端，双非，这都马上过完年三月了，有点迷茫了，想去大厂，但是感觉没自信，目前hot100刷了一半，八股勉勉强强，项目基本熟悉了，感觉自己业务能力挺烂的，感觉去大厂的前辈都挺厉害的

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

链接 这道题很容易想到要用并查集,我们只需要用逆向思维 但是,由于数据很大,对于cnt(需要的空投数)不能每次都计数,而是需要实时更新 我们不妨思考,当两个城市合并时,如果二者的根节点不同,那么我们就检查这两个城市的连通块数量,如果大于等于d,cnt就减一,合并完再加上即可 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long vector<ll>tree; int n,m,x,d; int cnt=0; struct node{ ll h; int idx; bool operator&lt...