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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🎓学历背景：二本👨‍💻意向职位：前端开发

结构工程师面试经验： 1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 使用的三维软件、仿真软件是什么？ 4. 建的模型里几个零部件之间的约束方式 5. 对身边常见的一些产品的内部构件有什么了解？ 6. 它们通过什么方式组装/连接？ 7. 如果给你个鼠标让你设计，首先要了解什么参数和内容？ 8. 对结构工程师岗位的认知 9. 未来的职业规划 10. 工作地点的选择 11. 家庭情况 12. 反问环节光峰科技2026届校园招聘进行中~【招聘岗位】光学 / 硬件 / 算法岗 / 产品研发类 / 技术研发类 / 产品类【我们提供】极具竞争力的薪酬回报机制+产品技术重大创新奖金、专利奖、国际三大工业设计奖等专项激...