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...

RT，楼主刚刚实习了一个月多，来的时候说好能实习6个月，但是完全学不到东西，所以准备早点跑路准备暑期，不过福利刚陆陆续续到账，一想到要跟人事说我要滚了就好尴尬，大家都用什么接口离职的

各位大佬能指点一下吗😭😭寒假找实习投了一百多个了，只有快手有一个面试结果还在一面挂了是不是因为十月份疯狂海投结果字节三次一面挂，网易挂两次脏了面评啊

TCP篇 1. TCP为什么是可靠的？从基础概念出发，TCP是面向连接的基于字节流的通信协议，从连接管理的角度来说：TCP通过三次握手建立连接，确保通信双方有正常收发能力；通过四次挥手释放连接，确保所有数据被正确接收并妥善处理。这里的可靠指的是报文的可靠传输，换一句话说就是如何保证报文不重不丢：TCP是基于字节流的，每一个字节都有唯一的序列号，这解决了报文重复的问题；接收端接收数据后会回复ACK确认号，这解决了丢包的问题；为了确保数据能够到达，在没有收到ACK的一定时间内，会触发发送方超时重传；另一方面，由接收方主导的流量控制能够避免接收方太多数据处理不过来。这里要注意流量控制和拥塞控制的区别...