普通二本，25届找实习

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...

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

27届想卷java 这个简历大三下能找到实习吗

春节假期结束，春招的号角已经吹响。对于准备参加嵌入式春招的同学来说，这段时间非常关键。嵌入式岗位竞争激烈，但准备方向相对明确，只要方法得当，完全可以在短时间内实现有效提升。下面从准备节奏、技术复习（八股文）、项目整理以及简历优化几个方面，系统讲讲如何高效备战嵌入式春招。一、先认清嵌入式岗位的核心考察点嵌入式春招岗位大致分为几类：MCU/单片机开发（如基于 ARM Cortex-M）嵌入式 Linux 开发驱动开发物联网/智能硬件方向典型涉及的芯片和平台包括：基于 ARM 架构（如 ARM）MCU 系列（如 STM32，ESP32）嵌入式 Linux 平台（如 Linux）不管方向如何，底层能力...