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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...

😭😭主包在一个小小小厂实习，这个是个初创公司，人数十人左右。开发一款交友app，基本使用cc编码调bug。这个实习写到简历上会不会脏简历呀，还想着年后投大厂呢

不是说字节投就给面吗，我怎么露头就被秒😅

康冠科技硬件工程师面经8.7  一面终面    只有一次面试决定是否通过1.为什么选择珠三角这个地方来工作（改开前列，经济发达地区有更多机会，也有更多的资源）2.珠三角和长三角在同等条件下，会选择哪个区域，为什么3.平时有什么兴趣爱好4.个人有什么缺点（决策不够决断，指定目标的时候有些太远，可实施性不高）5.从哪里了解到的康冠6.对STM32单片机了解的多吗，32的GPIO口在我们使用的时候，需要进行哪些初始化动作（引脚复用的上下拉电阻，代码也需要确定使用输入输出；单功能接口不需要设置）7.STM32单片机的输入输出IO口最高工作速度，大概是多少兆8.项目中使用的传感器与单片机是怎么通信的，用...