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...

我是一个末九的计算机本科生，26毕业，秋招兜兜转转，大厂基本挂了个遍，自己只有一段小小小厂实习，能有那么多大厂的面试挺庆幸了，但是都挂了心里还是很难过。虽然知道自己没好好学，但是为了秋招是认真准备的，但还是因为没项目没实习大多止步二面了。最后秋招接到了三个offer，两个上海企业，一个12k一个16k，还有一个工行的offer，选择了工行，年包听说20个左右，同学和我一样本科进的京东50个，进华为的30个，进字节的50个，感觉我们差距太大了。现在晚上睡不着，在想现在开始春招投递冲一把，还是就选择工行呢

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！

Elasticsearch 的作用Elasticsearch 是一个分布式搜索与分析引擎，核心价值是把文本和结构化数据建立索引后，支持高性能检索与聚合统计。它适合做查询层，比如消息搜索、日志检索、复杂条件过滤和运营分析，不适合作为强事务主库。用户A给用户B发消息，如何做到消息转发标准做法是先持久化再投递。A 发消息到接入层后，服务端先完成鉴权、生成消息 ID、写入存储或消息日志，再根据 B 的在线状态做路由。在线就通过长连接实时推送，离线就写离线队列，等 B 上线拉取。B 收到后回 ACK，服务端更新投递状态；如果超时未 ACK，就走重试或补偿。这样才能同时保证可靠性和可追踪性。HTTP 做业...