今日首笑

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...

现在是越来越夸张了，找工作也要越来越提前了，1. 本来是金9银10的秋招，现在变成了金7银82. 本来没必要人人都去卷暑期实习的，现在却是你没实习，秋招可能约面都约不到3. 暑期实习本来是暑假的，才叫暑期实习，现在却是3月就要开始准备面试了4. 有些公司暑期实习前还要有暑期实习提前批。现在找工作的环境颠的我已经不认识了

都不敢投产品，投了个运营，为什么就秒挂了呀…

211本，找日常实习的话，如果面向中厂的话，需要刷hot100么？因为之前从来没刷过，算法仅限于学校课程水平，准备3月投递简历，现在还需要背八股文，时间有些紧张，还需要刷算法题么？同时什么样的公司可以算是中厂呢？