核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

AI作弊真的挺明显的😅 昨晚面试了一个实习生，带着眼镜都反光，我都看到滚动的字幕了😅 要作弊先把自己的眼镜摘下来行吗.... 问项目也得看AI怎么回答的，项目真的是自己的吗？

现在投暑期还有机会吗😭

请简单介绍一下你自己。你在那边实习了差不多半年是吗？主要做算法还是偏工程化的工作？实际工作内容是以算法为主，还是以你描述的RAG项目内容为主？可以简单介绍一下两个项目吗？这个产品的质量是怎么衡量的？具体结果如何？你在差旅助手里设计了一个4层内存的隔离架构，大概是什么样的方案？如果不同的 agent 需要共享上下文，一般会怎么做？这个共享过程中会存在多线程或进程间的竞争情况吗？如果存在竞争，一般是什么情况下会出现多线程或多进程的竞争？常规的解法或方案有哪些？这种锁一般会采用什么样的锁？我看到你在差旅助手里拆分了四个 agent 的引擎，这种拆分的逻辑是什么？如果新增一个签证办理的场景，是会新增一...