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...

跪求各位大佬看看我的简历有没有问题，请赐教😭😭

大家帮我看看简历，有什么建议吗  

1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，架构是怎样的？参考答案：我做过一个电商平台的订单系统，这是整个项目中最复杂的模块。系统采用微服务架构，订单服务是核心服务之一，与用户服务、商品服务、库存服务、支付服务、物流服务等多个服务交互。架构设计：接入层用Nginx做负载均衡和反向代理，配置了限流规则。应用层用Spring Cloud构建微服务，包括订单服务、库存服务、支付服务等，用Nacos做服务注册发现和配置中心。服务间通信用Feign做HTTP调用，用Sentinel做限流降级熔断。数据层：订单表按用户ID分库分表，用ShardingSphere做分库分表中间件，分了8个库，每个库16张表。用Re...