学Java的又有福了

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...

从去年年初开始，到今天 一共接近一年。各位牛友都很优秀，如果没有遇见这个平台，今天的我肯定比现在要迷茫和无知。我的秋招已经结束，不论看到这条的你是否也已经收获满意的结果，还是正在往胜利的果实进发，我都祝愿你能顺利过上自己想要的生活和人生。再见了，明年，当我加入正式的工作以后，我想我还会回来的，不论是看看后辈们推前浪，还是分享新的心得。（当然如果有迫不及待的心得想要分享还是会把牛客下回来的hh）

大佬们看看，简历是否合适。（两个项目的“主要工作”写的很粗糙）然后还有一个问题请大佬们支支招... 我想走大模型相关岗位，但没想好去算法还是开发。算法岗肯定是首选，主要是怕我的项目经历跟算法岗离得远找不到实习。请大佬们给给建议