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...

看牛客都好厉害，想知道92✌🏻班里一般有多少有实习的

26双非本鼠鼠求狠狠指点，想问各位佬我的简历还有什么修改之处，春招能找到工作吗能的话我应该把期望薪资放到多少呢

1. Qt的元对象系统（Meta-Object System）是什么？答案：定义Qt的核心特性之一提供对象间通信、运行时类型信息、动态属性系统基于标准C++扩展主要功能信号和槽机制属性系统（Q_PROPERTY）对象自省（introspection）动态调用方法（QMetaObject::invokeMethod）实现原理moc（Meta-Object Compiler）预处理生成额外的C++代码创建QMetaObject静态对象使用示例 class MyClass : public QObject { Q_OBJECT Q_PROPERTY(int value READ value WRIT...