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...

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

我已经不在意结果了，因为我已经找到好的实习了，面深信服纯玩，给你们点参考吧

3月春招、6月捡漏or入职、10月试用期述职？我靠这不全对上了！！借牛客吉言，2026年让我有个好工作吧！！！！！！！！没想到还有这个小彩蛋！牛客这个做的也太有心了！回复这位牛友：我26年的小目标是找到一个好工作，在自己想要生活的城市扎根！！！！也祝你目标能在26年成功实现！