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...

听说是因为内部沟通软件下线，在关停关联手机号绑定功能时，工作人员未提前关闭系统预设的短信提醒不得不说，世界真是个巨大的草台班子（hhh

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1. C++程序的编译过程是什么？答案：四个阶段预处理（Preprocessing）处理#include、#define等指令展开宏条件编译生成.i文件编译（Compilation）将预处理后的代码转换为汇编代码语法检查、语义分析优化生成.s文件汇编（Assembly）将汇编代码转换为机器码生成目标文件.o或.obj链接（Linking）将多个目标文件链接成可执行文件解析符号引用重定位生成可执行文件命令示例 # 预处理 g++ -E main.cpp -o main.i # 编译 g++ -S main.cpp -o main.s # 汇编 g++ -c main.cpp -o main.o ...