核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

坐标某百人厂，一直在帮组里招实习。社会上都在说卷实习卷经历，简历也确实收到很多，不错的同学大方给offer。但来了基本干不满三个月，最快第一天就走，告诉我"这活没意思不符合预期"——咱就说第一天你能干啥？还有一个月、两个月就走的，撑到三个月的真的稀有。dirtywork多？真不是，想干别的随便挑。压力大？没让加班。公司没有加班文化薪资低？平均水平甚至比某些大厂给得还多。我每次都问离职原因，答案肯定不真也不会明说。说"不满三个月给不了实习证明"（面试时也讲清楚了），人家来一句"无所谓"。你说进不了大厂在我这凑合？我问了在大厂的前同事，情况一模一样，说走就走，不管你是不是大厂。so？这些没干几天就走的同学，是用实习来体验生活吗？还是真有人逼着你们实习🤣蹲一波实习生的真实回答，我是真的好奇。

boss投了200+，没一个约面的，日常实习这么难找吗，大佬们说说是简历问题还是什么😭

先泼一盆冷水：实习生，尤其是前期，不打杂是不可能的。公司付钱，本质上就是购买你处理确定性事务的时间，来释放正式员工处理不确定性问题的带宽。但这里藏着一个巨大的信息差和机会差：公司以为它买的是你的“劳动力”，但你可以学到的，是一整套“职业化”的底层操作系统。第一步：翻译黑话，从动词升级不要写你“做了什么”，要写你“创造了什么改变”。每天筛简历，打电话约面试负责简历筛选与面试邀约执行人才初筛与触达：日均处理150+份简历，建立关键词标签库，实现初筛效率提升40%更新招聘表格，统计面试数据协助维护招聘数据主导招聘数据运营：独立维护实时招聘看板，通过数据异常波动预警，助力面试到场率提升15%整理面试官...