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...

朋友说他那的实习生连环境都不会装，还不如我。可我怎么感觉找个实习特别难🥲

家人们，今天又被某大厂的 Java 岗挂了。鼠鼠我真的一整个大破防。😭现在 2026 年了，AI 写代码比我快多了，我想问大家，五年后Java 还会是招聘大头吗？还是说我们这帮搞 Java 的，注定要在 49 年入国军？

mysql-mcp-wrapper.py import os import sys import asyncio os.environ["MYSQL_HOST"] = "localhost" os.environ["MYSQL_PORT"] = "3306" os.environ["MYSQL_USER"] = "root" os.environ["MYSQL_PASSWORD"] = "root" os.environ["M...