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...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

感觉自己没什么竞争力，项目和实习也都很常规，不知道怎么改了，求佬们帮忙提提建议

岗位名称：招商运营面试时长：1h自评分：8/10是否下一轮：是动机与岗位匹配度你的专业和跨境电商并不相关，为什么想做招商运营？（追问）这个决定是临时起意还是长期规划？有没有做过相关准备？你是从什么时候开始关注 Temu 的？（追问）最早是通过什么渠道了解到 Temu？当时的第一印象是什么？你觉得招商运营这份工作最核心的能力是什么？（追问）这些能力你觉得目前具备哪些？哪些还需要提升？教育背景与个人选择当初为什么决定读研，而不是本科毕业就直接找工作？选择现在这所学校时，你当时主要考虑了哪些因素？（追问）有没有放弃其他机会？当时怎么权衡的？回头看，你觉得读研给你带来的最大变化是什么？（追问）这种变化...