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...

鼠鼠年后入职长沙一家小厂实习 想问问大家是如何租房的 以及如何和导员沟通的 另外鼠鼠感觉啥也不会 害怕进去就被开😅

看牛客都好厉害，想知道92✌🏻班里一般有多少有实习的

智元机器人关节模块面1️⃣自我介绍2️⃣问了实习细节 仿真用的什么软件 work bench用的什么模块 谐响应什么模块3️⃣用的什么绘图软件 creo钣金会用多少 描述一下建模水平 ，说一下几种钣金材料，冷轧和热轧有什么区别4️⃣除了钣金还知道什么材料，45钢材和245钢材在机器人中有哪些应用5️⃣说说实习中电机相关知识，了解哪些电机算法6️⃣问一下克拉克变换和帕克变换的数学原理7️⃣软体机器人的设计要点，怎么考虑折弯角，怎么计算握力，怎么选取气动压强，怎么设计气动？8️⃣假如项目中伺服电机编码反馈信号出现干扰，导致关节定位不准，你该如何定位问题？智元机器人【人形机器人头部企业】2026届校...