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...

直面社会的优绩主义，这也是一个很好的社会观察实验背景:我在抖音上发我秋招的投递记录分享，用的现在很火的那种电影最后致谢的形式我说我秋招前期投数开，后期投运营销售等业务岗，评论区有人先是说，双非本怎么可能有大厂面试(对，不是说配不配有大厂offer，是学院本都不配有约面大厂的资格)之后我说前期面的研发，后期拿的仓库运营中台offer，然后一群人又说，大厂所有运营岗都是牛马岗，跟研发没得比，更有甚者，直接说某夕夕运营都是水岗(听过水硕水博，第一次听水岗的，我寻思我年包虽然没发跟数据开发比，那也大约二十万了，薪资也还行吧，怎么就水了)😇😇😇😇😇

感觉在互联网大厂这种，特别是一些成熟的业务，想要从校招进去，即使你拿了 SSP，然后你进去之后想要混到更高的层级，不是嫡系，真的感觉非常难。不是嫡系，平常做的事情非常多，然后好的可能也拿不到好的项目，只能靠自己的体力去和别人竞争，真的感觉实在是太难了。

网易游戏-蛋仔派对-数据分析-已复盘自我介绍，重点讲讲你为什么想来游戏行业做一名数据分析师。某天发现《蛋仔派对》的日活跃用户比前一天断崖式下跌了 20%，如果交给你来分析，你的分析思路是什么？会从哪些方面入手排查原因？我们想通过优化新手教程来提升新用户的次日留存率，你会如何设计一个 A/B 实验来验证这个想法？在设计和分析过程中，需要特别注意哪些潜在的问题？你最近玩得最久或者最喜欢的游戏？你认为它在设计上最成功的一点是什么？如果让你用数据来证明你的观点，你会关注哪些数据？我们有一张玩家登录日志表（包含 user_id， login_time），请你说说计算次日留存率的 SQL 思路是怎样的？《...