#工作中哪个瞬间让你想离职#大部门 HR 搞滑雪团建，光看安排就已经够离谱了：就一下午，来回 2 小时地铁 + 1 小时大巴，本来还说在滑雪场吃饭，转头又改成回公司附近吃，抠门和寒酸都写在脸上了。我当时是部门实习生，一开始团建问卷还能点开，我没立刻填。结果没过多久，再点进去直接无访问权限。明眼人都看得出来：就是看我是实习生，不想让我去，悄悄把我权限关了。更搞笑的是，团建群还不把我踢出去，就这么挂着，主打一个体面不给、尴尬拉满。那段时间我毕业论文正赶得焦头烂额，本来也没打算去，就主动跟主管说不去了，回去写论文。结果主管还跑来问我：你怎么不去？你登记了吗？我当时真的又气又好笑：我想登记，可你们连问...

27双非备战暑期实习,目前一个黑马点评项目,一个鱼皮的智能云图库,感觉有点水,想把其中一个换成agent项目还想补一些微服务的技术栈,大家有什么推荐的项目吗

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...