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...

因为父母的原因，很小就移居加拿大了，但是一直很喜欢国内特别想能通过工作反向移回国内。现在我本科毕业在即，我在思考是以我掌握的知识能否在国内谋生呢？大概能去什么样的企业呢？如果不行，也许我该去读个研？ 有没有什么推荐的方向啊。万分感谢！

自从一月份回来一直在休息，上一份实习干的生无可恋了，每天偶尔刷两道算法，写写毕设或者就是出去打球，感觉八股已经忘干净了。但是现在家里已经快呆不下去了（家可以常回但不能长待这句话说的是真没毛病），想着过完年再找个实习，但是又怕实习期间没有精力准备春招（秋招就是这样），大家有没有什么建议#春节前，你还在投简历吗？#