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...

不说别的东西hot100一定要熟练 一定要理解 不是死记硬背那种 很多公司都是考这些的 只有这些稳了才有冲击大厂的资格

随大流报了计算机，计科3年什么都没学到，混到7月急了。断断续续学了java，做了黑马的外卖点评，10月份开始看八股投简历，秋招不敢投，净投了些实习，要么笔试挂，要么没人理。字节实习倒是约面了，一面挂。中间还去了一家杭州的小厂实习，两周多没活干遂跑路，真难绷。到了11月，ssob 上 xkl 主动找上门，一套笔试面试下来，稀里糊涂就过了，一周前发了offer，本科白菜价，似乎是工业软件开发，要转C++。有一个offer就感觉完全松懈，好几个面试都拒了只想睡觉摆烂，但看到网上对xkl的评价都偏负面，强度高没福利钱也少，跳槽也难，于是又开始焦虑。现在既想开摆，又觉得自己应该再努力一下，真是一幅小丑样子。继续找实习能不能赶上春招，无实习春招有没有搞头，这些事感觉都搞不明白，到底该怎么办，真的好迷茫。1.12更新：几乎投遍了实习，还是没有人理，大概都只要27届，只有一家中厂约面了，一面挂。只能无实习春招了，各位佬有什么意见吗

你2026年也会进大厂的！