米哈游秋招正式开启

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...

求各位大佬指点一下简历和就业建议，虚心接受所有批评拷打

秋招的时候楼主简历不太好，主要没实习，项目也很一般，现在去刷了个实习，想在广深珠海，或者杭州找工作，求网友们点评一下简历，然后预计春招能找个薪资多少的工作，背景bg已写在简历上

嵌入式软件，零跑汽车内推码：INBR98有需要的学弟学妹自取，零跑汽车每年春招还是会招一些人的，竞争可能也没秋招激烈，有想法的可以继续冲。