步步高实验学校 2026届校招启动啦【学校简介】东莞市步步高实验学校于 2023 年投入运营，占地 230 亩，是一所集幼儿园、小学、初中、高中于一体的十五年一贯制非营利性高端民办学校，学校全面实行小班化教学，学校师生比为 1:5；步步高教育专家团队由来自一流大学的国家课标专家、教育学家，来自著名学校的卓越校长，来自一线、有着丰富教学经验的著名特级教师，以及来自国家级教育媒体的教育策划专家共同组成，为步步高的课程、教学、管理奠定了坚实基础。【招聘岗位】• 幼儿园、小学部及初中部各学科类教师 & 国际教师，类别多多，等你pick！ 【福利待遇】• 薪资：幼儿园老师年收入16万起 、中小学...

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

再找不到实习就找不到工作了

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...