中信银行苏州分行线下面试

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...

一面问我后端，微服务数据库redis消息队列，计算机网络操作系统八股。二面问我agent，mcp，智能体框架，langgraph，多智能体协作范式，sse，react，function calling，CoT，few-shot，幻觉，记忆管理，rag流程和优化，工作流。三面问我有没有部署过大模型，微调，强化学习，目前垂直落地领域和常用架构等。

求助，今年大四，之前没有过实习，简历投出去都说不合适

本2华为软开，最近要看外面机会了，有点不太会包装，怎么才能让hr愿意给一个面试的机会呢？