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...

27届找实习，现在是投了一周左右，没啥厂理我，几个大厂要了简历但也没后续，心里想去公司感受一下业务，但是没找到有点难受，看了牛肉哥包括其他一些大佬的建议都是直接剑指暑期，再多背背八股，熟悉熟悉算法，然后项目每个地方都要能讲透，想来牛客找找相同目标的同学交流交流！

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Elasticsearch 的作用Elasticsearch 是一个分布式搜索与分析引擎，核心价值是把文本和结构化数据建立索引后，支持高性能检索与聚合统计。它适合做查询层，比如消息搜索、日志检索、复杂条件过滤和运营分析，不适合作为强事务主库。用户A给用户B发消息，如何做到消息转发标准做法是先持久化再投递。A 发消息到接入层后，服务端先完成鉴权、生成消息 ID、写入存储或消息日志，再根据 B 的在线状态做路由。在线就通过长连接实时推送，离线就写离线队列，等 B 上线拉取。B 收到后回 ACK，服务端更新投递状态；如果超时未 ACK，就走重试或补偿。这样才能同时保证可靠性和可追踪性。HTTP 做业...