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...

不是说字节投就给面吗，我怎么露头就被秒😅

本人27学院本 ，第一次实习是外包，结果直接去京东总部驻场了，实习了一个月，一直跟京东那边对需求，按照京东的规范流程走，我是java后端和安卓(现学)一起干，一天12h周六日没放过假，酒店公司报销。现在整个项目暂停了，不知道年后能不能恢复。如果不恢复就是去做别的项目，大概率是MES系统，但是老板说年后要讨论一下agent开发，并且推出了自己公司的ai智能体，请问大佬们我是继续干还是去准备暑期呢？如果我要是包装简历能直接写京东么