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...

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我是大三，想找一个寒假实习，但是投了几天都没反应，请问是我的简历有什么可以优化的嘛，谢谢各位了！

TP-LINK一面 0915 15分钟自我介绍实习中做了哪些工作，实习过程中令你印象最深的一件事简单介绍一个项目，项目用到的技术栈，没有细问熟悉哪些WEB开发框架，Spring与Spring Boot的区别== 与 equals的区别Array与ArrayList的区别String s = "i"与String s = new String("i")的区别 反问部⻔业务与技术栈:嵌入式，软件平台，界面，技术栈说C，C#，C++，GO，Java都有，但用Java的相对 少一些:)。TP-LINK二面 0916 40分钟自我介绍，实习是测开，应聘怎么没去选择...